【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测领域，具体地，涉及一种基于anogan模型的水泥裂缝检测方法。
技术介绍
1、在基础设施维护领域，特别是针对道路和桥梁的健康监测，裂缝检测是一项至关重要的任务。水泥路面的裂缝不仅影响道路的外观和驾驶体验，更重要的是，它们是结构健康恶化的重要标志，如果不及时处理，可能会导致更严重的结构损害，甚至威胁公共安全。因此，开发一种能够实时、精确且高效地检测与分割水泥裂缝的技术，对于保障基础设施的长期稳定性和安全性至关重要。
2、传统的裂缝检测方法主要依赖于人工目测或简单的图像处理技术。人工检测虽然直观，但其效率低下，主观性强，且在大规模路网中难以实施。基于图像处理的早期自动化尝试，如边缘检测和阈值分割，虽然提高了检测速度，但由于路面背景复杂性和光照条件变化，这些方法往往精度有限，尤其是在处理微小裂缝或复杂裂纹模式时效果不佳。
3、近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络(cnns)，在图像识别和分类任务中展现了卓越的性能。然而，针对水泥裂缝的检测与分割，现有的深度学习模型虽然在目标检测方面取得了显著进展，...
【技术保护点】
1.一种基于Anogan模型的水泥裂缝检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一编码器包括依次连接的卷积层、非线性激活函数层、多个依次连接的混合注意力模块；
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器包括：多个依次连接的反卷积单元，最后一个反卷积单元包括卷积层和激活函数层；其余的反卷积单元包括反卷积层、批归一化层+激活函数层。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述鉴别器包括依次连接的卷积层、非线性激活函数层、多个依次连接的混合注意力模块、分类层。
5.如权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于anogan模型的水泥裂缝检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一编码器包括依次连接的卷积层、非线性激活函数层、多个依次连接的混合注意力模块；
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器包括：多个依次连接的反卷积单元，最后一个反卷积单元包括卷积层和激活函数层；其余的反卷积单元包括反卷积层、批归一化层+激活函数层。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述鉴别器包括依次连接的卷积层、非线性激活函数层、多个依次连接的混合注意力模块、分类层。
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳红，侯芸，姜宏维，朱慈祥，贾非，仝鑫隆，孙天成，田佳磊，张昊煜，赵家彬，周晶，彭鹏，冯红耀，郭永国，张永宁，王志，王文君，
申请(专利权)人：中国公路工程咨询集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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