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传统裂缝识别技术需要大量带标签的裂缝图像作为试验数据集,为减少裂缝图像标注的工作量,利用生成对抗网络图像分割的特性与优势,构建一种Crack-GAN网络用于隧道裂缝自动分割。Crack-GAN网络结构集成2个模块:融合残差化U-Net网络的生成器网络和利用全卷积网络生成置信图的判别器网络。首先U-Net模块使用密集的残差模块来生成保留细粒度信息的深层表示,然后判别器来判断输入真假,并以端到端的方式训练,再经过生成对抗模型之间不断迭代,使生成模型达到分割裂缝的最优状态。试验表明,Crack-GAN网络在自制铁路隧道裂缝数据集上的像素准确性为98.35%,精准率为71.23%,召回率为80.78%,F1得分为75.98%,单次检测时间80 ms,综合表现优于U-Net和CrackSegNet。 相似文献
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