改进的轻量级GCN模型提升路面裂缝检测精度

本文主要探讨了在路面裂缝检测领域中，如何利用改进的全局卷积网络技术来提高图像分割的精确度。针对传统方法在混凝土表面裂缝识别方面的不足，研究者提出了一种创新的轻量化模型——MobileNetv2-GCN，它结合了深度卷积网络的原理和大卷积核的优势。这种模型通过全局卷积层对裂缝图像进行高效分类和定位，特别注重裂缝特征的捕捉，从而实现更精准的语义分割。 MobileNetv2-GCN模型的设计充分考虑了轻量化的要求，以减少计算复杂度和内存占用，这对于在实际应用中处理大量路面裂缝图像至关重要。实验结果表明，相比于传统的图像分割方法，这种新型模型在三个公开的路面裂缝数据集上展现出显著的优越性能，这意味着它在裂缝检测的精度和效率上有了显著提升。 文章还介绍了中轴骨架算法在语义分割后裂缝检测的应用。通过这种方法，研究人员能够从分割出的图像中提取出裂缝的骨架，进一步计算裂缝的平均宽度，从而获得具有物理意义的数值。这种计算结果具有很高的准确性，为公路健康检测提供了可靠的定量依据，对于维护道路基础设施的稳定性具有实际价值。 关键词如"图像处理"、"语义分割"、"大卷积核"、"全局卷积网络"以及"平均交并比"和"骨架提取"等，都揭示了文章的核心技术和评估指标。这篇文章深入探讨了如何通过改进的全局卷积网络技术来解决路面裂缝检测中的挑战，并展示了其在实际应用中的潜力和优势，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。