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基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究

陈波 张华 汪双 王皓冉 刘昭伟 李永龙 谢辉

水力发电学报2020,Vol.39Issue(7):52-60,9.
水力发电学报2020,Vol.39Issue(7):52-60,9.DOI:10.11660/slfdxb.20200706

基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究

Study on detection method of dam surface cracks based on full convolution neural network

陈波 1张华 1汪双 2王皓冉 1刘昭伟 2李永龙 3谢辉2

作者信息

  • 1. 西南科技大学 信息工程学院,四川绵阳621010
  • 2. 清华四川能源互联网研究院,成都610042
  • 3. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,北京100084
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摘要

关键词

深度学习/全卷积神经网络/坝面裂纹检测/双边滤波/定量化检测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈波,张华,汪双,王皓冉,刘昭伟,李永龙,谢辉..基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究[J].水力发电学报,2020,39(7):52-60,9.

基金项目

国家“十三五”核能开发科研项目资助(20161295) (20161295)

四川省科技计划资助项目(2018GZDZX0043) (2018GZDZX0043)

四川省科技计划资助项目(2019YFG0144) (2019YFG0144)

水力发电学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-1243

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