基于多层级特征融合的隧道衬砌裂缝病害检测算法研究

作     者：贾睿 武旭娟 赵红岩 JIA Rui;WU Xu-juan;ZHAO Hong-yan

作者机构：辽宁省交通高等专科学校沈阳110122 辽宁省交通规划设计院有限责任公司公路养护技术研发中心沈阳110111 

出 版 物：《价值工程》 (Value Engineering)

年 卷 期：2023年第42卷第32期

页      面：111-113页

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：辽宁省教育厅科学研究经费项目:基于图像语义分割的隧道衬砌病害检测技术研究(LJKMZ20222114) 辽宁省交通高等专科学校教育教学成果培育项目:“基于产教融合、课证融通的信息技术人才培养研究”(2023JYJXCG05) 

主　　题：隧道衬砌病害检测 多层级特征融合 注意力机制 

摘      要：为实现智能检测隧道衬砌裂缝病害,提升隧道智能养护水平,本文提出一种基于多层级特征融合的隧道衬砌裂缝病害检测模型CS-Net(Crack Segmentation Network)。此模型设计多层级特征融合模块,融合浅层细节特征和高层抽象语义特征,提高全局的特征表达能力,实现对复杂隧道环境裂缝病害的准确识别。选取数据集CrackForest、CrackTree、Crack500进行实验,结果表明,CS-Net分割模型在不同场景中取得最优结果,表明多层级特征融合能够提升裂缝识别模型在复杂环境中的语义分割能力。