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基于轻量化网络与迁移学习的桥梁水下桩墩结构表观病害轮廓提取

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中国公路学报 2024年第2期37卷 88-99页

作者：王威姜绍飞宋华霖李朋泽王圣贤苏振恒福州大学土木工程学院福建福州350108 福州大学福建省土木工程多灾害防治重点实验室福建福州350108

水下桩墩作为桥梁结构的重要组成部分,由于其所处复杂的水文环境,通常会在其表面产生各种表观病害。现有的光学检测方法存在2个方面的问题:①水下图像模糊不清,色彩严重失真;②无法定量化识别病害尺寸大小,且检测效率低。针对这些问题,... 详细信息

水下桩墩作为桥梁结构的重要组成部分,由于其所处复杂的水文环境,通常会在其表面产生各种表观病害。现有的光学检测方法存在2个方面的问题:①水下图像模糊不清,色彩严重失真;②无法定量化识别病害尺寸大小,且检测效率低。针对这些问题,提出了图像融合增强算法与深度学习模型相结合的水下桩墩表观病害轮廓提取方法。首先,提出了一种基于点锐度权重的图像像素级融合算法,不仅能够融合2种单一增强图像,而且在保证有效色彩校正的同时还能显著提高图像的对比度。其次,对DeepLabv3+语义分割网络模型进行轻量化改进,使其保证精度的情况下,尽可能降低模型所需的权重参数量;随后采用陆上建筑结构中的表观病害公开数据集训练主干特征提取网络层,并采用迁移学习方法将其运用到目标域的检测任务中。最后,利用水下试验与实际工程采集到的图像数据集对轻量化改进模型进行训练,建立起水下桩墩表观病害轮廓提取模型,然后对其进行验证与测试,并从3个方面进行了比较与讨论,即与其他5种常用算法的比较、图像融合前后的检测结果以及噪声影响,验证了所提出改进方法的鲁棒性和有效性。结果表明:提出的图像融合增强算法可以有效地增强病害图像轮廓的细节特征,且所提的轻量化改进模型不仅具有最高的识别精度,还能够保持较高的检测效率与鲁棒性,适合植入小型水下机器人中用于实际桥梁结构的水下桩墩表观病害轮廓的实时化、定量化检测。

关键词：桥梁工程水下结构检测轻量化网络迁移学习桥梁结构水下桩墩表观病害

基于深度学习的盾构隧道衬砌表观病害检测模型研究

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现代隧道技术 2023年第4期60卷 67-75页

作者：吴刚罗炜王小龙朱晶晶贾非薛亚东中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司南京211102 同济大学土木工程学院地下建筑与工程系上海200092 同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室上海200092

为了实现盾构隧道衬砌表面渗水、裂缝、掉块、漏泥砂等病害的快速准确识别,提出一种基于深度学习模块化设计的盾构隧道衬砌多类表观病害检测模型。该模型分为数据加载、网络结构、损失函数与后处理、训练与评估4个模块,结合SSD(Single S... 详细信息

为了实现盾构隧道衬砌表面渗水、裂缝、掉块、漏泥砂等病害的快速准确识别,提出一种基于深度学习模块化设计的盾构隧道衬砌多类表观病害检测模型。该模型分为数据加载、网络结构、损失函数与后处理、训练与评估4个模块,结合SSD(Single Shot MultiBox Detector)与YOLOv4(You Only Look Once)的检测原理和数据集特点,提出采用适应度和最大可能召回率两个指标来综合评估模型先验框与数据集的匹配度。根据数据集病害标注框分布,采用K-means方法聚类得到匹配度最高的一组先验框,并考虑YOLOv4模型结构特点对SSD模型结构进行优化。结果表明,优化后的模型检测准确度达到0.623,相较于原SSD模型的0.373提高了近70%,检测速度由40 FPS提升至50 FPS,充分证明了优化模型的合理性。

关键词：盾构隧道表观病害深度学习目标检测模型优化

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隧道断面及表观病害智能检测系统开发与应用

隧道建设（中英文） 2022年第S02期42卷 556-565页

作者：李站国王百泉闫贺中铁隧道局集团有限公司广东广州511458 中铁隧道勘察设计研究院有限公司广东广州511458 广东省隧道结构智能监控与维护企业重点实验室广东广州511458

为解决目前隧道移动测量系统在隧道断面及表观病害信息检测中数据失真及因其体积和质量过大导致难以实用化的问题,设计开发“工”字形移动三维扫描小车,主体结构采用碳纤维材料和折叠式设计,系统质量小于30 kg,可以通过2名作业人员空运... 详细信息

为解决目前隧道移动测量系统在隧道断面及表观病害信息检测中数据失真及因其体积和质量过大导致难以实用化的问题,设计开发“工”字形移动三维扫描小车,主体结构采用碳纤维材料和折叠式设计,系统质量小于30 kg,可以通过2名作业人员空运携带快速转移到多个城市作业。研究结果表明:1)该系统可以直接采集到轨道信息,为隧道结构参数的计算提供可靠的基准,计算成果和工程定义一致。2)该系统采集数据高效,通过与架站式三维激光扫描系统数据对比可知,结构点云数据误差在±3 mm之内,保证了数据的精确可靠。3)该系统适用于矿山法隧道和盾构隧道,具有良好的检测效果。

关键词：隧道断面表观病害智能检测系统扫描小车

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斜拉索表观病害图像智能识别综述

西南交通大学学报 2023年

作者：张洪蒋小刚朱志伟夏润川周建庭重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室重庆交通大学信息科学与工程学院

斜拉索是斜拉桥的主要承重构件之一，其外层护套病害容易渗透影响索内钢丝健康，采用视频图像法智能识别出拉索表观病害意义重大。从传统图像检测和深度学习两方面系统地综述了基于图像识别的斜拉索表观损伤识别方法。首先，介绍了各个... 详细信息

斜拉索是斜拉桥的主要承重构件之一，其外层护套病害容易渗透影响索内钢丝健康，采用视频图像法智能识别出拉索表观病害意义重大。从传统图像检测和深度学习两方面系统地综述了基于图像识别的斜拉索表观损伤识别方法。首先，介绍了各个方法的基本原理和应用效果，对目前的检测实例进行了深入分析；其次，引用了一些前沿深度学习方法，为拉索表观检测提供参考；最后，归纳了各类方法的主要特点，对目前检测中存在的问题进行了探讨和展望。结果表明：以深度学习模型为主的图像识别方法具有较好的识别准确率和算法鲁棒性、较强的学习能力和适应性，综合图像缺陷识别效果最优，但仍存在检测精度和速度难平衡、图片数据需求大和标注成本高等难点。为此，可以采取提高图像质量、挖掘更多半监督和无监督相关的深度学习模型、提升检测模型学习能力等手段改善检测方法。

关键词：斜拉索表观病害图像识别深度学习综述

贴近和倾斜摄影互融在拱桥表观病害检测的应用

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同方期刊数据库

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遥感信息 2023年第2期38卷 26-32页

作者：孙保燕莫春华张玉涛薛伟葛广昊桂林电子科技大学建筑与交通工程学院广西桂林541004

针对传统的桥梁人工巡检方式存在作业纸质化、效率低、缺乏病害位置信息、病害综合分析难等问题,提出一种将贴近摄影和倾斜摄影技术互辅融合的非接触式桥梁检测方法。实验采用以贴近摄影技术为主,倾斜摄影技术为辅的“先整体后局部”高... 详细信息

针对传统的桥梁人工巡检方式存在作业纸质化、效率低、缺乏病害位置信息、病害综合分析难等问题,提出一种将贴近摄影和倾斜摄影技术互辅融合的非接触式桥梁检测方法。实验采用以贴近摄影技术为主,倾斜摄影技术为辅的“先整体后局部”高分辨率影像数据采集方案,构建了拱形桥梁精细化实景三维模型;基于精细化实景三维模型成果对拱形桥梁进行非接触式快速检测,获取裂缝、锈蚀、变形等表观病害的位置和尺寸信息,并在模型中标注凸显,便于病害隐患精准排查及维修,最终建立拱形桥梁检测的病害信息三维模型电子档案,实现病害发展时空追溯。该方法可为桥梁快速检测提供新的思路,为今后建立桥梁数据库和安全监控网络体系提供精准的数据资料保障。

关键词：拱形桥梁贴近摄影测量倾斜摄影测量精细化三维模型非接触式检测表观病害

基于神经网络的桥梁拉索表观病害检测及识别技术

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公路 2024年第10期69卷 88-93页

作者：李卫林阳子王谐唐海红广东省公路建设有限公司湾区特大桥养护技术中心广州市510699 广州市开博桥梁工程有限公司广州市510699 哈尔滨工业大学(威海)海洋工程学院土木工程系威海市264209

提出了一种基于YOLOv5目标检测算法的病害检测识别技术来识别桥梁拉索PE护套病害,以解决传统人工判读桥索表观病害存在的效率低、易受主观性影响等问题。该技术先通过桥索机器人获取清晰优质的拉索外表图像,建立适应于桥索病害识别任务... 详细信息

提出了一种基于YOLOv5目标检测算法的病害检测识别技术来识别桥梁拉索PE护套病害,以解决传统人工判读桥索表观病害存在的效率低、易受主观性影响等问题。该技术先通过桥索机器人获取清晰优质的拉索外表图像,建立适应于桥索病害识别任务的数据集,再使用所建立的数据集训练YOLOv5算法,构建桥索病害智能检测模型。研究结果表明,基于YOLOv5目标检测网络的自适应识别方法能够准确分辨出拉索的不同病害状态,相比于传统的人工判读病害方法,病害识别准确率提高至92.18%,并能够准确识别桥索缺陷的位置和类别。该方法显著提高了桥索病害检测的精度和速度。

关键词：桥梁工程桥索检测表观病害智能检测和识别

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公路桥梁表观病害智能检测系统研发与应用

公路 2024年第8期69卷 404-411页

作者：孙晓立杜永潇万智杨军赵亚宇广州市市政工程试验检测有限公司广州市510520 湖南桥康智能科技有限公司长沙市410021

为解决传统桥梁表观病害检测方法实施效率低、安全风险高和劳动强度大等问题,自主研发了新型桥梁智能检测机器人系统,介绍了桥梁智能检测机器人的总体架构和现场工作流程;进一步,提出了基于特征的影像拼接方法和基于迁移学习的改进型YOL... 详细信息

为解决传统桥梁表观病害检测方法实施效率低、安全风险高和劳动强度大等问题,自主研发了新型桥梁智能检测机器人系统,介绍了桥梁智能检测机器人的总体架构和现场工作流程;进一步,提出了基于特征的影像拼接方法和基于迁移学习的改进型YOLO_v3桥梁表观病害智能识别算法。工程应用结果表明,研发的桥梁智能检测机器人系统集成了机械控制模块、数据采集模块和数据处理模块,实现了桥梁检测的自动化、智能化和信息化。基于迁移学习和数据增强两种方法,提出了改性型YOLO_v3桥梁裂缝智能识别算法,在不损失检测效率的情况下,具有良好的检测精度和抵抗噪声能力。新型桥梁智能检测机器人系统为桥梁工程的智慧化检测提供了硬件和软件支撑。

关键词：桥梁养护桥梁检测机器人表观病害裂缝识别改进型YOLO_v3网络工程应用

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激光扫描下混凝土桥梁表观病害机器视觉检测

电子测量技术 2024年第17期47卷 123-129页

作者：汤华易茜东南大学成贤学院机械与电气工程学院南京210088

混凝土桥梁的表观病害类型较多,且每种类型的病害具有不同的形状、尺寸、颜色等特征。为此提出一种基于激光扫描的混凝土桥梁表观病害机器视觉检测方法。通过激光扫描设备获取混凝土桥梁表面数据,通过渲染技术转化为二维图像。锐化图像... 详细信息

混凝土桥梁的表观病害类型较多,且每种类型的病害具有不同的形状、尺寸、颜色等特征。为此提出一种基于激光扫描的混凝土桥梁表观病害机器视觉检测方法。通过激光扫描设备获取混凝土桥梁表面数据,通过渲染技术转化为二维图像。锐化图像边缘区域,使图像画质更加自然清晰。定位混凝土桥梁表观图像的感兴趣区域,将在感兴趣区域提取的梯度方向直方图特征和局部二元模式特征融合,组建混凝土桥梁表观样本集合。采用SVM作为分类器,采用融合后的特征对分类器展开离线训练,根据训练结果展开混凝土桥梁表观病害检测。实验结果表明,所提方法的模糊系数最高值达到了0.98,质量指标最高值达到了0.99,接近于最优值1,说明其可以有效提升混凝土桥梁表观图像质量,获取更加精准的混凝土桥梁表观病害检测结果。

关键词：混凝土桥梁表观病害机器视觉 SVM 激光扫描

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铁路声屏障表观病害智能检测技术

铁道建筑 2024年第4期64卷 65-69页

作者：李健超柴雪松李会强王浩陆薇臣周念军刘阅中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所北京100081 高速铁路轨道系统全国重点实验室北京100081 中国铁路广州局集团有限公司广州510088 中国铁路成都局集团有限公司成都610082 中国铁路武汉局集团有限公司武汉430061

针对铁路声屏障外观状态检查效率低、检测精度差的现状,为满足自动化、智能化检测需求,开展声屏障表观病害智能检测技术研究。通过调研分析声屏障检测技术现状,提出基于图像的铁路声屏障表观病害智能检测技术方案。重点对声屏障外观成... 详细信息

针对铁路声屏障外观状态检查效率低、检测精度差的现状,为满足自动化、智能化检测需求,开展声屏障表观病害智能检测技术研究。通过调研分析声屏障检测技术现状,提出基于图像的铁路声屏障表观病害智能检测技术方案。重点对声屏障外观成像、主从协同控制、在线识别等关键技术的实现方式进行研究,同时对部分功能进行了试验验证;基于钢轨探伤车进行图像采集,检测速度80 km/h,建立声屏障病害典型样本数据集,验证了在线识别的可行性和有效性。结果表明,铁路声屏障表观病害智能检测技术可大幅提升病害检测的自动化和智能化水平。

关键词：铁路声屏障表观状态智能检测技术表观病害图像检测在线识别