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Real-Time Detection of Cracks on Concrete Bridge Decks Using Deep Learning in the Frequency Domain

Engineering 2021年第12期7卷 1786-1796页

作者： Qianyun Zhang kaveh barri Saeed K.Babanajad Amir H.Alavi Department of Civil and Environmental Engineering University of PittsburghPittsburghPA 15261USA Wiss JanneyElstner Associates Inc.NorthbrookIL 60062USA Department of Computer Science and Information Engineering Asia UniversityTaichungTaiwan 41354China

This paper presents a vision-based crack detection approach for concrete bridge decks using an integrated one-dimensional convolutional neural network(1D-CNN)and long short-term memory(LSTM)method in the image frequency *** so-called 1D-CNN-LSTM algorithm is trained using thousands of images of cracked and non-cracked concrete bridge *** order to improve the training efficiency,images are first transformed into the frequency domain during a preprocessing *** algorithm is then calibrated using the flattened frequency *** is used to improve the performance of the developed network for long sequence *** accuracy of the developed model is 99.05%,98.9%,and 99.25%,respectively,for training,validation,and testing *** implementation framework is further developed for future application of the trained model for large-scale *** proposed 1D-CNN-LSTM method exhibits superior performance in comparison with existing deep learning methods in terms of accuracy and computation *** fast implementation of the 1D-CNN-LSTM algorithm makes it a promising tool for real-time crack detection.

关键词： Crack detection Concrete bridge deck Deep learning Real-time

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