【摘 要】
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近年来,我国经济得到了大幅度发展,高速公路已经成为人们外出选择不可或缺方案。而裂缝是道路存在最大的隐患,为了保障人们的出行安全,定期对高速公路进行裂缝检查已经成为必不可少的环节。针对道路裂缝检测,本文工作主要包括:（1）道路裂缝图像的采集、预处理,并制作道路裂缝数据集（crack数据集）;（2）针对不同种类道路裂缝特点设计不同模块,构建新的道路裂缝显著性检测模型:GCLNet网络;（3）在四个标准
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近年来,我国经济得到了大幅度发展,高速公路已经成为人们外出选择不可或缺方案。而裂缝是道路存在最大的隐患,为了保障人们的出行安全,定期对高速公路进行裂缝检查已经成为必不可少的环节。针对道路裂缝检测,本文工作主要包括:（1）道路裂缝图像的采集、预处理,并制作道路裂缝数据集（crack数据集）;（2）针对不同种类道路裂缝特点设计不同模块,构建新的道路裂缝显著性检测模型:GCLNet网络;（3）在四个标准数据集和crack数据集上进行网络性能评估分析。通过道路裂缝图像采集系统对裂缝进行采集。由于采集到的裂缝图像有的会出现模糊等问题,无法直接用于网络训练,需要进行预处理操作。对采集到的图片进行去模糊,然后进行裁剪,得到格式为320*320分辨率的标准图片。接着利用labelme标注软件对标准图片进行标注、打标签,得到.json格式文件,在经过进一步操作得到Mask数据集。最后通过旋转、镜像等数据扩充方法对Mask数据集进行扩充,生成道路裂缝数据集（crack数据集）。GCLNet网络针对不同复杂背景下的各类道路裂缝特点、图像数量少等问题,通过基础特征提取模块提取大量裂缝基础纹理信息。然后由有效特征模块里的CF中两个平行分支分别实现通道C和空间H、通道C和空间W之间旋转跨维度交互,增强形成高级特征。另外通过CL模块的对基础特征突出区域进行增强,形成全局上下文特征。最后通过聚合模块将基础、高级、全局上下文三个道路裂缝特征进行聚合,形成预测裂缝显著图。为了能够体现GCLNet网络的先进性,在四个标准数据集:ECSSD、HKU-IS、DUT-OMRON和PASCAL-S上进行实验。与其他9种先进的网络相比,GCLNet网络在ECSSD数据集上,定量评估最高,Fβ指标达到0.948,而Sm指标达到0.929,表明GCLNet网络在复杂背景下对显著对象提取的有效性。另外,在道路裂缝数据集上,相比较其他三个先进的网络:GCPANet、U2Net、F3Net,GCLNet 网络的Fβ、Sm分别达到0.720 和 0.790,相比第二高的网络,分别提高了 3.6%和8.9%。从而进一步验证了 GCLNet.网络的泛化能力。图[39]表[6]参[84]
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