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壩面缺陷檢測(cè)是水利樞紐安全巡檢的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但復(fù)雜環(huán)境下壩面圖像存在干擾噪聲大和像素不均衡等冋題造成壩面裂縫難以精細(xì)分割。提出一種利用可分離殘差卷積和語義補(bǔ)償?shù)腢-Net裂縫分割方法。在U-Net網(wǎng)絡(luò)的編碼端構(gòu)建更大尺寸的可分離殘差卷積模塊替換常規(guī)卷積模塊，從而擴(kuò)大特征層感受野并避免丟失裂縫邊界信息，同時(shí)在解碼端增加語義特征補(bǔ)償模塊改善多尺度特征融合效果，將焦點(diǎn)損失函數(shù)和中心損失函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，加大裂縫前景與閑難樣本的損失權(quán)重以提高分類準(zhǔn)確度。在自制西南某水電站壩面數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的F值和交并比分別達(dá)到69.89%與5372%，分割效果較 Segnet、FCN-8S等傳統(tǒng)方法更優(yōu)，對(duì)細(xì)小裂縫區(qū)域的識(shí)別能力更強(qiáng)。
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