一種基于自編碼的混凝土裂紋識別方法_第1頁
一種基于自編碼的混凝土裂紋識別方法_第2頁
一種基于自編碼的混凝土裂紋識別方法_第3頁
一種基于自編碼的混凝土裂紋識別方法_第4頁
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文檔簡介

向量機進行分類。該方法的流程如圖1所示。11000張混凝土圖像，每張圖像的大小為256x256像素。我們選擇了傳統(tǒng)的顏色空間和基于深度學習的方法作為對比方法。RGB、H、AB使用隨機森林作為分類器。對于基于深度學習的方法，我們選擇了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，并使用數(shù)據(jù)增強和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方法來提高識別準確率。1所示。本文提出的基于自編碼的混凝土裂紋識別方92.6%，優(yōu)于傳統(tǒng)顏色空間方法和基于深度學習的方法。1方法|--|-RGB|HSV|LAB|深度學習|自編碼+SVM|編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對混凝土圖像進行特征提取，并使用支持向量機進行分類，能夠有效地識別混凝土裂紋。實驗結(jié)果表明，該方法具有較高的準確率

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