程浩东;李怡静;李玥康;胡强;王姣;【目的】背景复杂的混凝土结构表面裂缝连续性差、识别率低,基于深度学习的裂缝检测方法存在模型参数量大的问题。【方法】为此,结合U~2-Net框架构建了一种聚合多尺度信息的轻量级模型U~2-Net_Aggregation,用于复杂背景下的裂缝特征学习。该模型通过增加跳跃连接,使得每个解码层均聚合该层以上所有浅层编码特征,以获得足够的特征细节,提升裂缝分割精度;利用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)对原本的残差模块(ReSidual U-blocks, RSU)进行改进,提出了新的残差模块(RSU-DSC-ECA),来降低聚合多尺度信息时带来的模型复杂度提升的问题,其中的通道注意力机制(Efficient Channel Attention, ECA)可提升模型对裂缝区域的敏感性和对复杂背景的抗干扰能力。【结果】在三组裂缝数据集上进行消融试验,改进后的模型(U~2-Net_Aggregation)相较于U~2-Net在准确率、交并比、综合评价指标上均有优异的表现。为了验证模型对复杂背景中裂缝的识别能力,利用无人机实地采集的某混凝土结构数据进行试验,其检测效果优于FCN、SegNet、U-Net和U~2-Net。【结论】改进后的模型相比U~2-Net在召回率、交并比和综合评价指标方面分别提高了4.18%、2.97%和2.03%,可借助无人机影像快速准确地检测出裂缝,为结构裂缝检测提供一种新的方法。
2024年06期 v.55;No.608 159-171页 [查看摘要][在线阅读][下载 24618K] [引用频次:1 ] |[下载次数:621 ] |[网刊下载次数:5 ] |[阅读次数:6 ]