基于卷积LSTM的混凝土裂缝图像识别技术

为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题，提高裂缝整体区域定位识别精度，本文提出了基于卷积长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks,LSTM）的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续性；基于编解码的图像分割思想，构建基于VGG(Visual Geometry Group)骨干网络的特征提取编码器，结合卷积LSTM模块学习裂缝的上下文关联特征，通过解码器和分类模型实现裂缝分割，建立编解码特征独立的EDConvLSTM(Encoder-Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)裂缝分割模型，并进一步构建编码器与解码器特征融合的FEDConvLSTM(Fused Encoder-Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)模型，将高层特征与底层特征相结合，在保证裂缝完整性的同时充分挖掘裂缝的边缘信息，实现混凝土裂缝的精准分割。利用Github平台Yhlleo提供的开放基准数据集DeepCra...