CrackU‐net: A novel deep convolutional neural network for pixelwise pavement crack detection
Notice bibliographique
Résumé
Periodic road crack monitoring is an essential procedure for effective pavement management. Highly efficient and accurate crack measurements are key research topics in both academia and industry. Automatic methods gradually replaced traditional manual surveys for more reliable evaluation outputs and better efficiency, whereas the devices are not available to all functional classes of pavements and different departments considering the high cost versus the limited budget. Recently, the widespread use of smartphones and digital cameras made it possible to collect pavement surface crack images at an affordable price in easier ways. However, the qualities of these crack images are diversely influenced by the noises from pavement background, roadways, and so forth. Thus, traditional methods usually fail to extract accurate crack information from pavement images. Therefore, this research proposes a state-of-the-art pixelwise crack detection architecture called CrackU-net, which is featured by its utilization of advanced deep convolutional neural network technology. CrackU-net achieved pixelwise crack detection through convolution, pooling, transpose convolution, and concatenation operations, forming the “U”-shaped model architecture. The model is trained and validated by 3,000 pavement crack images, in which 2,400 for training and 600 for validating, using the Adam algorithm. CrackU-net has the performance of loss = 0.025, accuracy = 0.9901, precision = 0.9856, recall = 0.9798, and F-measure = 0.9842 with learning rate of 10−2. Meanwhile, the false-positive crack detection problem is avoided in CrackU-net. Therefore, CrackU-net outperforms both traditional approaches and fully convolutional network (FCN) and U-net for pixelwise crack detections.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».