【摘 要】
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桥梁安全问题一直备受关注,桥梁是否存在问题,往往需先对其最直观的表观状态进行评定,再确定是否需要做进一步特殊检查。因此密切关注桥梁的表观结构状态,及时发现和处理桥梁表观病害,是保证桥梁正常运行的有效手段。近几年,使用深度学习技术对大量桥梁表观图像进行检测,识别出病害类型和位置,是一大新兴研究热点,相关研究成果尚少。由于桥梁表观图像拍摄场景复杂,多类型病害共存情况多,病害识别存在诸多挑战。本文针对桥
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桥梁安全问题一直备受关注,桥梁是否存在问题,往往需先对其最直观的表观状态进行评定,再确定是否需要做进一步特殊检查。因此密切关注桥梁的表观结构状态,及时发现和处理桥梁表观病害,是保证桥梁正常运行的有效手段。近几年,使用深度学习技术对大量桥梁表观图像进行检测,识别出病害类型和位置,是一大新兴研究热点,相关研究成果尚少。由于桥梁表观图像拍摄场景复杂,多类型病害共存情况多,病害识别存在诸多挑战。本文针对桥梁表观病害定期检测工程的复杂场景,利用深度学习算法结合图像处理方法开展研究,设计并实现了桥梁表观病害识别分类器BADIC,并以其为基础开发了桥梁表观病害检测前端应用工具。针对桥梁表观病害图像检测工程,本文的研究成果有:1、提出了一种基于Faster R-CNN的桥梁表观病害检测模型,在本文数据集BridgeDisease2019上进行评估实验,结果表明其通过改进锚窗初始设置和筛选机制,分别提升了平均精度3.3%和2.3%。2、针对复杂检测场景,设计并开发了识别分类器BADIC,实现了对四种桥梁表观病害的分类、识别和裂缝提取,其对蜂窝麻面、白析、裂缝、锈蚀四种病害的识别准确率分别为94.28%、94.71%、94.13%、97.71%。3、开发了桥梁表观病害检测Web应用工具,并基于BADIC开发了桥梁表观病害分类识别模块和桥梁表观裂缝提取模块,可实际应用于桥梁检测工程。本文开发的识别分类器BADIC和Web工具,达到了桥梁检测的工程要求,并有效应用于复杂的拍摄场景和病害场景,具有很强的实用性。
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