纖維混凝土橋梁外表裂縫檢測技術的仿真模型實驗

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摘 要：為提高橋梁表面路面纖維混凝土裂縫檢測的準確率，提出一種基于機器學習的纖維混凝土裂縫檢測方法。方法以VGG16模型為基礎分類識別模型，并在卷積層和全連接層后添加relu函數(shù)，同時在全連接層引入dropout，提高了模型的運行速率和識別精度，實現(xiàn)了對不同環(huán)境下橋梁裂縫圖像的高速率高精度檢測。仿真結果表明，相較于標準VGG16模型以及常規(guī)檢測識別模型Canny模型和Sobel模型，所提改進VGG16模型可實現(xiàn)橋梁纖維混凝土裂縫圖像的檢測識別，且具有更好的識別準確率，訓練準確率和測試準確率分別達到98.65%和97.89%，具有一定的實際應用價值。（剩余6413字）