A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A Two-Stage Crack Detection Method for Concrete Bridges Using Convolutional Neural Networks Um método de detecção de fissuras em dois estágios para pontes de concreto usando redes neurais convolucionais

Yundong LI, Weigang ZHAO, Xueyan ZHANG, Qichen ZHOU

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Resumo:

A detecção de fissuras é uma tarefa vital para manter as condições de saúde e segurança de uma ponte. Os métodos tradicionais baseados em visão computacional sofrem facilmente com perturbações de ruído e desordem para uma inspeção real de ponte. Para resolver esta limitação, propomos nesta carta uma abordagem de detecção de fissuras em dois estágios baseada em Redes Neurais Convolucionais (CNN). Um preditor de campo receptivo pequeno é explorado no primeiro estágio de detecção, enquanto outro preditor de campo receptivo grande é usado para refinar os resultados da detecção no segundo estágio. Beneficiando-se da fusão de dados de mapas de confiança produzidos por ambos os preditores, nosso método pode prever com precisão a probabilidade de pertencer a áreas quebradas de cada pixel. Resultados experimentais mostram que o método proposto é superior a um método atual em imagens reais de superfícies de concreto.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3249-3252
Data de publicação
2018/12/01
Publicitada
2018/09/05
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8150
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Inteligência Artificial, Mineração de Dados

autores

Yundong LI
  North China University of Technology
Weigang ZHAO
  Shijiazhuang Tiedao University
Xueyan ZHANG
  North China University of Technology
Qichen ZHOU
  North China University of Technology

Palavra-chave