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基于改进DeepLabv3+模型的桥梁裂缝图像分割方法
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于改进DeepLabv3+模型的桥梁裂缝图像分割方法

    • Bridge crack image segmentation method based on improved DeepLabv3+ model

    • “在桥梁裂缝检测领域，研究者提出了改进DeepLabv3+的图像分割方法，有效提高了裂缝识别精度，具有工程应用价值。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第1期 页码：173-179
    • 作者机构：

      1.吉林大学 交通学院，长春 130022

      2.吉林省公路管理局，长春 130021

    • 作者简介：

      谭国金（1981-），男，教授，博士. 研究方向：桥梁检测与加固. E-mail：tgj@jlu.edu.cn

      艾永明（1977-），男，讲师，博士. 研究方向：桥梁检测与加固. E-mail：aym@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(51978309);吉林省交通运输创新发展支撑项目(2020-1-3)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220205    

      中图分类号： U446

    • 收稿：2022-02-05，

      纸质出版：2024-01-30

    移动端阅览

  • 谭国金,欧吉,艾永明等.基于改进DeepLabv3+模型的桥梁裂缝图像分割方法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(01):173-179. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220205.

    TAN Guo-jin,OU Ji,AI Yong-ming,et al.Bridge crack image segmentation method based on improved DeepLabv3+ model[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(01):173-179. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220205.

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