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摘要
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。
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