裂缝检测技术-基于图像处理

  • 用于裂缝分类

用于裂缝分类

  1. Concrete Crack Images for Classification
    像素值:227x227
    数量:40000张(20000negative+20000postive)
    引用该数据集的论文:
    “Automatic crack distress classification from concrete surface images using a novel deep-width network architecture”

  2. crack-detection
    像素值:224x224
    数量:6077张( 4856 training pictures and 1213 test pictures)
    引用该数据集的论文:
    “Automated Bridge Crack Detection Using Convolutional Neural Networks”
    Paper link:https://www.mdpi.com/2076-3417/9/14/2867

[1]Xu H, Su X, Wang Y, et al. Automatic Bridge Crack Detection Using a Convolutional Neural Network[J]. Applied Sciences, 2019, 9(14): 2867.

[2]Li Liang-Fu, Ma Wei-Fei, Li Li, Lu Cheng. Research on detection algorithm for bridge cracks based on deep learning. Acta Automatica Sinica, 2018

  1. crackdataset-voc
    VoC格式数据集
    数量:3000左右

  1. ConcreteDataset
    SDNET2018

  2. Historical Building Cracks

  3. multi_classifier_data


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