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基于深度学习的腐蚀目标检测与分割研究

基于深度学习的腐蚀目标检测与分割研究

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作者：付明姣烟台大学

学位级别：硕士

海洋腐蚀环境对工程设施的影响是不可忽视的。它会加速腐蚀过程,导致结构性能下降、使用寿命缩短,同时增加维修成本和使用风险。目前,人工巡检是主要的腐蚀检测和评估方式,但存在耗时、费力、不准确等问题。传统的图像处理技术在腐蚀检... 详细信息

海洋腐蚀环境对工程设施的影响是不可忽视的。它会加速腐蚀过程,导致结构性能下降、使用寿命缩短,同时增加维修成本和使用风险。目前,人工巡检是主要的腐蚀检测和评估方式,但存在耗时、费力、不准确等问题。传统的图像处理技术在腐蚀检测方面面临复杂背景和遮挡物干扰等诸多挑战,同时对光照条件、采光角度、环境变化等非常敏感。深度学习对于复杂环境的目标检测具有良好的适应能力,相比于其它手段表现出明显的优势。本文将基于深度学习,对海洋沿岸设施的腐蚀进行检测和评估研究,主要内容如下:(1)为了有效识别临海公共设施表面的腐蚀情况,提出了cbg-yolov5s模型,用于设施表面腐蚀检测。该模型可以自动识别和定位金属表面的腐蚀区域,并根据腐蚀程度分为轻度、中度、重度这三种腐蚀等级。首先,将yolov5s模型C3模块与卷积注意机制CBAM融合,设计了C3CBAM模块增强特征图的通道和空间关注能力,提升了特征表达效果。其次,基于多尺度特征融合思想,在特征融合部分增设小目标检测层,提升对小目标的检测效果。然后,设计了轻量化的C3Ghost模块,减少了模型的参数量和计算量,提升了模型的运行速度。最后,构建了一个包含6000幅金属表面腐蚀典型图像的数据集,用以验证所提出模型的有效性和合理性。实验结果表明,cbg-yolov5s模型的检测精度和速度都优于yolov5s和其它主流的目标检测模型。(2)为了准确判定海洋钢筋混凝土的腐蚀损伤状况,提出了Faster-Deep Lab V3+模型,用于腐蚀区域的识别和分割。该模型能够准确识别裂缝、剥落和钢筋腐蚀这三种不同类型的损伤,并且能够对腐蚀区域进行精确划分。首先,通过在Deep Lab V3+模型中将原有的Xception骨干网络替换为Mobile Net V2,并在每个倒残差模块中引入ECA注意力,设计了ECA-Mobile Net V2模块,保持高精度分割效果的同时有效减少了模型的参数量和计算量。其次,通过在AsPP中引入条形池化(strip Pooling,sP)模块增强模型对不同尺度损伤的感知能力,提升分割结果的精确性。然后,使用Dice损失函数和Focal损失函数的组合形式,以提升模型对边缘和细节的识别能力,在保持高分辨率的同时增强了分割性能。最后,构建了一个包含3700幅钢筋混凝土损伤典型图像的数据集,用以验证提出模型的有效性和合理性。实验结果表明,FasterDeep Lab V3+模型的检测精度和速度都优于Deep Lab V3+和其它主流的语义分割模型。

关键词：深度学习目标检测语义分割 cbg-yolov5s Faster-DeepLabV3+

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