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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Water发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
1秒前
思源应助小孙孙采纳,获得10
2秒前
芋泥啵啵发布了新的文献求助10
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
顾矜应助cony采纳,获得10
4秒前
4秒前
蒋雪静发布了新的文献求助50
6秒前
6秒前
烂漫臻发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
YY发布了新的文献求助10
6秒前
宣仰完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
英姑应助靓丽芙蓉采纳,获得10
7秒前
我的文献呢应助lmh采纳,获得30
7秒前
尚尚下下完成签到,获得积分10
7秒前
xixixi发布了新的文献求助10
7秒前
gi发布了新的文献求助10
8秒前
快乐难敌完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
东东发布了新的文献求助10
8秒前
邢巾完成签到 ,获得积分10
9秒前
快乐难敌发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
为你博弈发布了新的文献求助10
11秒前
郑盼秋发布了新的文献求助10
11秒前
murongbo发布了新的文献求助30
11秒前
11秒前
缓慢海亦发布了新的文献求助10
11秒前
酷酷筝发布了新的文献求助10
12秒前
烟花应助walu采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
13秒前
可爱的函函应助太叔书南采纳,获得10
13秒前
小二郎应助好多分采纳,获得10
13秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3971125
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3515824
关于积分的说明 11179811
捐赠科研通 3250971
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795610
邀请新用户注册赠送积分活动 875897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805207