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針對混凝土結構表觀裂縫檢測準確率低、細節信息丟失及精度不髙等問題，提出一種利用HU-RεsNet卷積神經網絡的混凝土表觀裂縫檢測方法。基于改進U-Net網絡建立HU- Resnet模型，采用經 Imagenet預訓練的Resnet34殘差網絡作為編碼器，以保留裂縫細節信息并加速網絡收斂，引入scSE注意力機制模塊在空間和通道重新標定編碼塊與解碼塊的輸岀特征，并利用超柱模塊融合解碼器各階段所輸岀特征圖獲取更精確的裂縫圖像語乂信息和定位，同時采用組合損失函數進一步提高裂縫圖像精度。實驗結果表明，該模型的像素準確率、交并比和F值分別達到0.99040.6933和0.8166，優于Cany、區域生長等傳統數字圖像模型和FCN8s、U-Net、U- Resnet等深度學習模型且裂縫檢測更精準。
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