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复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测方法研究

复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测方法研究

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作者：邹小雪重庆交通大学

学位级别：硕士

混凝土桥梁是关键的交通基础设施,随着使用年限的增长,由于材料老化和环境因素的影响,裂缝的出现可能危及其结构安全。准确检测桥梁裂缝对于维护桥梁安全至关重要。然而,混凝土桥梁裂缝所处环境复杂多样,常受到污渍、涂鸦、人工画线及... 详细信息

混凝土桥梁是关键的交通基础设施,随着使用年限的增长,由于材料老化和环境因素的影响,裂缝的出现可能危及其结构安全。准确检测桥梁裂缝对于维护桥梁安全至关重要。然而,混凝土桥梁裂缝所处环境复杂多样,常受到污渍、涂鸦、人工画线及杂草等多种背景因素的干扰,使得裂缝检测工作面临诸多挑战,特别是对细小模糊裂缝的检测。现有公开数据集中复杂背景下的混凝土桥梁裂缝样本数据有限,适用于复杂背景下的裂缝检测算法也相对匮乏。基于此,本文基于深度学习,提出了复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测方法。该方法解决了复杂背景下桥梁裂缝检测精度低的问题,实现桥梁裂缝的粗粒度定位,细粒度分割以及裂缝参数信息的计算。本文的主要研究内容和结论如下:1)本文从桥梁检测报告中筛选出具有复杂背景的裂缝数据,分别构建目标检测数据集(Crack CPX-Dete Dataset)和语义分割数据集(Crack CPX-seg Dataset)。为增加数据集的广泛性和多样性,选择两个公共数据集(Crack Dataset和CrackForest Dateset)用于语义分割任务。对上述数据集进行数据标注处理,并采用数据增强技术对数据集进行样本扩充以丰富数据的多样性,从而加强模型对不同场景和条件下裂缝识别的泛化能力。2)提出了一种复杂背景下基于yolo v8s-woma的混凝土桥梁裂缝检测方法,旨在解决因污渍、阴影、杂草和人工画线等干扰因素导致裂缝检测精度低的问题,实现对桥梁裂缝的高精度定位。首先,引入全维度动态卷积模块和改进的C2fMA模块,通过增强裂缝特征的提取能力和语义信息,有效提高复杂背景下的裂缝检测效果;其次,采用WIo U损失函数来优化低质量样本的识别问题,提高模型的检测速度和准确率;最后,在自制的混凝土桥梁裂缝数据集上进行实验评估,并与现有的Faster R-CNN、Deformable DETR、DINO和yolov8-GAM-Wise-Io U等多种目标检测算法进行对比。实验结果显示,该方法在复杂背景下具有高精度、少参数、速度快的特点,较基准网络提高了3.6%的检测精度。这表明所提的yolo v8swoma算法可以有效地解决复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测精度低的问题,并具有实际应用的潜力。3)提出了一种复杂背景下基于高分辨率网络的混凝土桥梁裂缝分割方法,旨在解决复杂背景下裂缝分割精度低的问题,准确获取裂缝的形状大小和位置信息,实现裂缝长度和宽度的计算。首先,引入特征信息关注模块和全局上下文信息模块,用于增强特征融合和特征关注能力以及提升特征的语义信息,有效抑制复杂背景的干扰,解决了因复杂背景导致裂缝分割精度低的问题;其次,为验证所提方法的有效性,在一个自制数据集和两个公共数据集上进行实验验证,并与现有的PsPNet、Deeplab v3+和U-Net等多种语义分割算法进行对比。实验结果表明,所提HEG-Net网络在多个模型评价指标上优于其他语义分割方法。充分证明HEGNet网络在应对复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测的有效性,其提取像素能力优于其他对比网络;最后,在获得高精度裂缝分割结果的基础上,实现裂缝长度和宽度的像素级计算。

关键词：目标检测语义分割裂缝检测 yolo v8s-woma 高分辨率网络

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