[发明专利]一种基于全卷积神经网络的图像裂缝分割方法

摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的图像裂缝分割方法，大致包括数据集的构建、模型训练和结果预测三个阶段，利用训练好的全卷积深度学习模型对待检测的图像进行语义分割，完成对图像中裂缝区域的特征提取，识别图像中的裂缝。本发明方法中全卷积深度学习模型的设计构思为：以VGG16网络为基础，将其最后的全连接层替换为卷积层，使用上采样操作将低分辨率的特征图恢复为高分辨率的特征图，并利用跳级结构融合多层深度特征,以提高裂缝分割精度。本发明方法节省人力成本，并排除人为主观因素的干扰，具有效率高，准确率高，实用性强的优点。