简介：建筑物墙体裂纹是重要的安全隐患，检测混凝土墙体表面的裂纹及测量其最大宽度，已引起众多关注．现介绍基于图像处理的智能检测方法，即根据裂纹像素点分布特征，利用连通域面积大小来提取裂纹，并删除伪裂纹等杂质，再对含有分支或网状裂纹进行局部处理，根据裂纹特征像素点的位置关系获取聚类近似初始值，之后利用K-means聚类算法不断迭代计算裂纹特征像素点到其对应直线的最短距离，并以此将图像中的像素点归为不同方向的裂纹类．最后，利用分类好的裂纹像素点分别进行边缘检测与最大宽度测量并比较，来获取含有交叉裂纹的最大宽度值．本文获得的水平裂纹最大宽度的相对误差为2．968％，斜垂裂纹最大宽度的相对误差为5．188％．
简介：道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.
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