橋梁病害是各類橋梁普遍存在的問題,而橋梁病害檢測(cè)是解決橋梁病害的必要條件。本文細(xì)致地研究了橋梁病害檢測(cè)的研究現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)目前的橋梁病害檢測(cè)方法仍以人工臨檢為主。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,目標(biāo)檢測(cè)模型被用于設(shè)計(jì)自動(dòng)化的橋梁病害檢測(cè)模型,但是這些模型仍存在如下幾個(gè)問題:（1）對(duì)待檢測(cè)圖像的要求較高,在圖像分辨率低或圖像受光照影響發(fā)生顏色變化時(shí),不能很好地處理;（2）現(xiàn)有方法僅僅是將現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)模型用于橋梁病害檢測(cè),沒有針對(duì)橋梁病害檢測(cè)任務(wù)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來研究和設(shè)計(jì)具體算法,存在檢測(cè)效果差、速度慢問題。本文使用計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、圖像處理等相關(guān)技術(shù)改進(jìn)現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)算法,并對(duì)圖像中存在的“受光照影響發(fā)生色彩變化”和“分辨率低”的問題做了針對(duì)性研究,主要工作如下:（1）圖像光照估計(jì)模型。本文提出基于分離卷積的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取圖像中的光照,該模型實(shí)現(xiàn)了端到端的解決方法,其有11個(gè)卷積層,除第一個(gè)和最后一個(gè)外均為分離卷積層,并在網(wǎng)絡(luò)最后使用“全局平均池化層”代替“全連接層”來降低網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量。在公開數(shù)據(jù)集Color Checker Dataset上的光照估計(jì)誤差比現(xiàn)有最優(yōu)算法降低了約60%,同時(shí)將模型... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

光照對(duì)圖像的影響

AlexNet結(jié)構(gòu)

Inception模塊

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]高速公路橋梁上部結(jié)構(gòu)常見病害原因分析[J]. 申磊.  中國高新技術(shù)企業(yè). 2014(25)
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碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的顏色恒常性研究[D]. 胡冠杰.西安電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：2954226