基于SegFormer语义分割网络的桥梁裂缝检测模型

作者：李亦湘; 苏国韶^*; 黄涌; 刘玉柳; 秦远卓

来源：电子技术应用, 2023, 49(11): 94-99.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.234130

• 桥梁工程
• 裂缝检测
• 语义分割
• 深度学习

表观裂缝检测是桥梁结构安全检测的重要内容，针对桥梁裂缝人工检测手段效率低以及基于一般的卷积神经网络（CNN）深度学习架构的裂缝检测模型耗时较大的问题，基于计算机视觉领域表现优异的深度学习架构Transformer，提出一种基于SegFormer语义分割网络的桥梁裂缝实时检测模型。研究表明，该模型是可行的，与基于CNN架构的LR-ASPP和BiSeNet V2等常用轻量级深度学习模型相比，裂缝检测的准确性、实时性与鲁棒性明显较优，将此模型结合无人机航拍应用于实际桥梁裂缝检测，取得了良好成效。

• 单位
  广西壮族自治区建筑工程质量检测中心; 广西大学; 建筑工程学院