基于改进编码-解码网络的混凝土桥梁裂缝检测方法研究

作者：赵盈皓; 胡贺松; 唐孟雄; 陈航

来源：广州建筑, 2022, 50(03): 1-7.

• 混凝土桥梁
• 裂缝检测
• 深度学习
• 编码-解码网络
• 迁移学习

目前，混凝土桥梁的裂缝检测大量依赖人工目检，存在过程复杂、效率低下、易受主观因素影响等缺点，导致裂缝检测的质量和效率难以得到保障。为克服以上困难、开发出可自动进行混凝土桥梁裂缝识别的高精度图像检测方法，本文开展了基于深度学习技术的混凝土裂缝识别研究：（1）构建改进的编码—解码网络，以此高效提取图像中的多层次裂缝特征；（2）采用迁移学习技术，以此加强网络的特征提取能力，优化网络训练过程；（3）构建混凝土桥梁裂缝的相关数据集，驱动网络参数优化；（4）基于构建的网络和数据集进行实验分析。实验结果表明：本文提出的方法可克服复杂的图像背景干扰，裂缝检测结果的交并比（IoU）高达82%，有效地检测了混凝土桥梁的裂缝。因此，本文提出的方法可为混凝土桥梁裂缝的自动化、高精度检测提供有效的技术支撑。

• 单位
  广州建设工程质量安全检测中心有限公司; 广州建筑股份有限公司; 广州市建筑科学研究院