Network for robust and high-accuracy pavement crack segmentation

稳健性(进化) 分割 卷积(计算机科学) 计算机科学 人工智能 人工神经网络 生物化学 化学 基因
作者
Yingchao Zhang,Cheng Liu
出处
期刊:Automation in Construction [Elsevier BV]
卷期号:162: 105375-105375 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.autcon.2024.105375
摘要

Timely segmentation and repair of pavement cracks significantly impacts both traffic safety and the service life of the roadway. However, current crack segmentation algorithms are limited in terms of imprecise segmentation and poor robustness. To overcome current limitations, this study proposes a pavement crack segmentation algorithm called MixCrackNet. MixCrackNet leverages deformable convolution, weighted loss functions, an efficient multi-scale attention module, and the Mix Structure to identify pavement cracks. Three datasets were used to train and validate the effectiveness of MixCrackNet. By comparing with classical semantic segmentation networks, the results demonstrate that MixCrackNet outperforms all the other models in crack segmentation. Furthermore, MixCrackNet not only exhibits exceptional performance across all three datasets, but also achieves decent results in untrained dataset. These results indicate that MixCrackNet is not only highly accurate but also robust, thereby promoting the application of semantic crack segmentation technology in pavement condition detection.
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