检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第4期61卷 122-129页

作者：谢永华卓安南南京信息工程大学计算机学院南京210044

裂缝检测是预防重大建筑坍塌事故的重要措施。针对裂缝特征微弱和图像背景噪声干扰较多的问题,引入语义分割领域的编码解码结构算法来提升检测鲁棒性。为了解决编码解码结构网络中解码方式单一且不能高效联系编码特征语义信息的缺陷,设... 详细信息

裂缝检测是预防重大建筑坍塌事故的重要措施。针对裂缝特征微弱和图像背景噪声干扰较多的问题,引入语义分割领域的编码解码结构算法来提升检测鲁棒性。为了解决编码解码结构网络中解码方式单一且不能高效联系编码特征语义信息的缺陷,设计了基于注意力机制的解码模块,通过注意力机制增强解码器对裂缝特征的关注度,优化了模型的解码效果;对于模型预测结果中裂缝断裂问题,改进了连续性监督算法,通过在模型预测阶段加入连续性邻接图预测,并结合对应的损失函数进行监督,提高预测结果中裂缝的特征连续性;最后结合这两种方法搭建了一种编码解码结构的自动化裂缝检测模型。通过在两个数据集上的实验结果,验证了所提方法的优越性,在选取的常用算法中取得了最高的检测精度。

关键词：裂缝检测语义分割编码解码注意力机制连续性监督

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面向航拍路面裂缝检测的AC-YOLO

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 153-164页

作者：白锋马庆禄赵敏重庆交通大学土木工程学院重庆400074 重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆大学自动化学院重庆400044

针对当前道路巡检智能化程度不足以及效率低等现状,为提高利用无人机道路巡检检测效率与检测精度,在YOLOv8s的基础上针对无人机航拍场景提出改进模型AC-YOLO,在主干网络引入动态大卷积核注意机制LSK-attention来扩展模型的感受野,提高... 详细信息

针对当前道路巡检智能化程度不足以及效率低等现状,为提高利用无人机道路巡检检测效率与检测精度,在YOLOv8s的基础上针对无人机航拍场景提出改进模型AC-YOLO,在主干网络引入动态大卷积核注意机制LSK-attention来扩展模型的感受野,提高对路面裂缝范围检测的准确性。在颈部结构设计多尺度特征融合策略,融入BiFPN网络,改善对细小裂缝的检测。替换损失函数为WIoUv3,优化梯度分配策略,使模型更加关注裂缝主体。在数据集UAV-PDD2023上进行实验验证,改进后AC-YOLO精准度达到0.895,较原模型提高0.128,mAP50达到0.791,提高0.071,F1得分提高0.051,模型大小减小8.5%,FPS达到了129,提高4%。同时采用不同任务验证了模型泛化性能,实验结果证明AC-YOLO具有更强的检测性能,能有效应用于无人机视角下的路面裂缝检测。

关键词：道路巡检裂缝检测航拍裂缝增强感知特征融合

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基于改进YOLOv7的露头区岩石裂缝检测识别

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地质科技通报 2025年第1期44卷 1-14页

作者：王婷婷王洪涛黄志贤杨明昊赵万春郑雄杰东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学非常规油气研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学黑龙江省网络与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318 吉林油田分公司乾安采油厂吉林松原138000

野外露头区岩石裂缝的检测对于裂缝性油气藏的地质勘测具有重要意义,但传统的图像处理算法对岩石裂缝检测效果欠佳,经典的深度学习模型检测效率与复杂地质环境的岩石裂缝检测精度较低,因此提出了一种改进的露头区岩石裂缝检测算法YOLOv7... 详细信息

野外露头区岩石裂缝的检测对于裂缝性油气藏的地质勘测具有重要意义,但传统的图像处理算法对岩石裂缝检测效果欠佳,经典的深度学习模型检测效率与复杂地质环境的岩石裂缝检测精度较低,因此提出了一种改进的露头区岩石裂缝检测算法YOLOv7-PCN。首先,融入PConv(partial convolution)模块替换主干网络的部分标准卷积,从而降低网络计算量,提高网络检测速度;其次,引入坐标注意力机制(coordinate attention,简称CA),增强对裂缝关键边缘与密集分布位置特征的提取能力;最后,边界框回归损失函数使用NWD(normalized Wasserstein distance)度量方式,优化了网络训练的收敛速度,提高了复杂地质环境岩石图像分辨率较低与小目标裂缝的定位检测精度。同时在数据处理方面结合数据增强方法构建了露头区岩石裂缝数据集,提高了网络模型的泛化能力。实验结果表明,该算法在4种岩石类别(白云岩、灰岩、泥岩和砂岩)的裂缝检测上mAP值(平均精确率的均值)达到82.5%,相比于原YOLOv7算法,提升了7.7%,同时模型参数量减少了29.6%,模型计算量节省了31.2%,模型检测速度提升了39.2%。本研究提出的改进YOLOv7岩石裂缝检测算法,在实现轻量化同时使得复杂环境下的裂缝检测结果更加准确,为地质岩石裂缝识别与勘测任务提供了重要的技术参考。

关键词：裂缝检测 YOLOv7 PConv NWD 注意力机制露头区

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改进DeepLabv3+的道路表面裂缝检测方法

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计算机工程 2025年第4期51卷 261-270页

作者：杨萍张汐陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

有效的道路表面裂缝检测是维护道路安全、延长道路寿命的关键。针对传统道路表面裂缝检测方法存在的难以识别细小裂缝、分割断裂以及分割精度低等问题,提出了一种改进DeepLabv3+的道路表面裂缝检测方法,旨在降低模型参数量的同时提高裂... 详细信息

有效的道路表面裂缝检测是维护道路安全、延长道路寿命的关键。针对传统道路表面裂缝检测方法存在的难以识别细小裂缝、分割断裂以及分割精度低等问题,提出了一种改进DeepLabv3+的道路表面裂缝检测方法,旨在降低模型参数量的同时提高裂缝检测的准确性。首先,使用优化后的MobileNetv2网络替换基础DeepLabv3+模型的主干网络,以降低模型的参数量和复杂度,提高运行速度;其次,将条形池化模块(SPM)融入空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,使得网络能够捕获到更多的裂缝上下文信息,保留裂缝细小部分的特征;最后,引入卷积块注意力模块(CBAM),使网络更加关注图像中对裂缝检测起决定作用的像素区域,增强裂缝图像的特征表达能力。实验结果显示,改进DeepLabv3+模型的平均像素准确率(MPA)为87.85%,平均交并比(MIoU)为80.53%,准确率为97.51%,精确率为88.65%,F1值为88.24%,相比于基础DeepLabv3+模型分别提高了1.77%、2.03%、0.30%、2.25%和1.51%,且高于U-Net、HR-Net和PSP-Net模型。此外,改进DeepLabv3+模型的参数量为6.382×10~6,是基础DeepLabv3+模型的88.3%,实时性更好,更适用于道路表面裂缝检测任务。

关键词：裂缝检测语义分割卷积神经网络条形池化模块注意力机制

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结合注意力特征融合的路面裂缝检测

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计算机工程与设计 2025年第1期46卷 307-313页

作者：谢永华厉涛柏勇南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044

为解决路面裂缝检测中裂缝漏检和定位不准的问题,提出一个结合注意力特征融合的可端到端训练的路面裂缝检测网络。基于Resnet-50结构设计,在特征融合部分添加注意力特征融合模块,通过注意力掩码学习,动态调整浅层特征与深层特征融合权重... 详细信息

为解决路面裂缝检测中裂缝漏检和定位不准的问题,提出一个结合注意力特征融合的可端到端训练的路面裂缝检测网络。基于Resnet-50结构设计,在特征融合部分添加注意力特征融合模块,通过注意力掩码学习,动态调整浅层特征与深层特征融合权重,突出有用信息,解决裂缝漏检问题;在编码器部分,改进浅层特征与深层特征的选取方式,提升特征融合效果和检测精度。实验结果表明,该网络在各项指标上均优于其它对比网络,具有较高的检测精度。

关键词：裂缝检测深度学习语义分割卷积网络注意力机制特征融合特征提取

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煤矿井筒微裂缝检测算法

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青岛科技大学学报(自然科学版) 2025年第2期46卷 132-139页

作者：程章翔赵佰亭贾晓芬安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学人工智能学院安徽淮南232001

井筒裂缝具有尺度多变、背景区分度小等特点,导致井筒微裂缝检测结果不理想。针对这一情况,基于主流的YOLOv8目标检测模型,提出了一种名为YOLO-DECT的井筒微裂缝检测网络。首先,融入可变形卷积模块(CN-CBS)增加并行子网,构建EMA-SPPCSCP... 详细信息

井筒裂缝具有尺度多变、背景区分度小等特点,导致井筒微裂缝检测结果不理想。针对这一情况,基于主流的YOLOv8目标检测模型,提出了一种名为YOLO-DECT的井筒微裂缝检测网络。首先,融入可变形卷积模块(CN-CBS)增加并行子网,构建EMA-SPPCSCP层,增强骨干网络对多尺度特征的提取能力。然后,结合SPDConv和InceptionDWConv的优点设计了SPDIConv,替换网络中的部分卷积模块,增强模型对微裂缝的检测效果和学习效率。最后,在颈部及骨干网络末端融入EMA注意力机制,利用并行子网扩大感受野,避免背景噪声干扰。实验结果表明,提出的YOLO-DECT方法在自建数据集上的平均精度达到了83.6%,针对难以检测的微小裂缝类别检测精度达到了80.6%,相对原YOLOv8模型分别提高了3.4%和4.5%,浮点计算量下降了9.8%,模型保持了轻量化的水平,在GRDDC2022公开数据集上检测效果优于原网络,具有一定的泛用性。

关键词：裂缝检测目标检测深度学习注意力机制 YOLOv8

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基于双目视觉空间投影恢复的圆柱形构件裂缝检测方法

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结构工程师 2025年第2期41卷 1-8页

作者：张玉栋丁丽荣潘钻峰同济大学土木工程防灾减灾全国重点实验室上海200092 中国公路工程咨询集团有限公司北京100089

提出了一种基于双目视觉空间投影恢复的圆柱形构件裂缝检测方法,该方法以裂缝边缘点在左相机成像平面上的对应像点为投影点,以圆柱形构件的侧表面为投影圆柱面,基于获得的投影点世界坐标及投影圆柱面的方程,通过计算原点和投影点的连线... 详细信息

提出了一种基于双目视觉空间投影恢复的圆柱形构件裂缝检测方法,该方法以裂缝边缘点在左相机成像平面上的对应像点为投影点,以圆柱形构件的侧表面为投影圆柱面,基于获得的投影点世界坐标及投影圆柱面的方程,通过计算原点和投影点的连线与投影圆柱面的交点获得实际裂缝边缘点的世界坐标,从而实现裂缝空间形态恢复,基于此可进行裂缝特征值的检测。该方法可实现对裂缝图像的倾斜拍摄,真实地还原裂缝原始空间形态和尺寸,提高识别精度;同时仅需一次双目相机标定及对有限个特征标识点的特征匹配即可获得全部所需参数,计算效率高,匹配效果好,检测精度对光照变化不敏感,克服了传统双目视觉三维重建技术较难直接在恢复出的结构面三维点云模型上提取裂缝边界的困难,适用于对圆柱形构件开裂表面的裂缝识别和参数提取。

关键词：裂缝检测双目视觉圆柱形构件投影恢复

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一种基于ASPPUnet的道路裂缝检测模型

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测绘科学技术学报 2025年第1期41卷 49-56页

作者：曹一冰张江水张政赵鑫科信息工程大学河南郑州450001

为了更加精确高效地对道路裂缝进行分割提取,提出一种基于多尺度特征与上下文信息融合的ASPPUnet道路裂缝检测模型。ASPPUnet通过U形编码解码器进行多尺度特征的提取,通过引入ASPP模块进行不同范围上下文信息的融合;同时模型还引入了深... 详细信息

为了更加精确高效地对道路裂缝进行分割提取,提出一种基于多尺度特征与上下文信息融合的ASPPUnet道路裂缝检测模型。ASPPUnet通过U形编码解码器进行多尺度特征的提取,通过引入ASPP模块进行不同范围上下文信息的融合;同时模型还引入了深度可分离卷积模块,用以实现模型的轻量化;采用融合Dice和交叉熵的损失函数,均衡模型的查全率和查准率;采用动态数据集增广方法,使得模型在小数据集上也能实现良好的检测效果。通过与Unet等模型的实验对比可以看出,ASPPUnet拥有更好的检测效果和可塑性,具有较好的应用价值。

关键词：裂缝检测图像分割深度可分离卷积损失函数 ASPP模块 Unet模型

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基于改进YOLOv8的路面裂缝检测方法

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天津理工大学学报 2025年

作者：刘宏利吕文涛邵磊李季天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气工程与自动化学院

为防止行车安全隐患并延长路面的使用寿命，快速且准确的裂缝检测是至关重要的环节。为满足算法体积和精度的要求，基于YOLOv8提出了一种轻量化裂缝检测模型。首先使用改进后的轻量化Ghost模块与Conv和C2f结合，依靠更少的卷积核生成更... 详细信息

为防止行车安全隐患并延长路面的使用寿命，快速且准确的裂缝检测是至关重要的环节。为满足算法体积和精度的要求，基于YOLOv8提出了一种轻量化裂缝检测模型。首先使用改进后的轻量化Ghost模块与Conv和C2f结合，依靠更少的卷积核生成更高精度的特征图；随后在颈部引入跨尺度特征融合模块，在Concat模块前添加额外的Conv，将不同尺度的特征进行融合，提高对信息捕捉能力的同时降低冗余计算；最后在主干网络添加级联组注意力机制，将特征分成不同区域并分配不同权重，进一步提升对小目标的检测能力。实验结果表明与YOLOv8相比改进后的模型，mAP值提升了1.8%，Precision提升了3.4%，Recall提升了1.2%，模型大小降低了51.5%，Parameters降低了55.7%，可在不同场景下对裂缝进行高效准确的检测。

关键词：深度学习图像识别轻量化网络 YOLOv8 裂缝检测

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市政混凝土桥梁结构的裂缝检测及加固

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中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术 2025年第2期 069-072页

作者：苏诚潜江市楚道交投工程检测有限公司湖北潜江 433100

社会经济的飞速发展带动了现代化城市建设任务的推进。在现代化城市建设中,市政类工程至关重要,是优化城市环境及条件的关键举措。市政工程体系中,道路交通网的建设占据核心位置。随着大众生活质量的不断改善,路面交通压力逐步加大,相... 详细信息

社会经济的飞速发展带动了现代化城市建设任务的推进。在现代化城市建设中,市政类工程至关重要,是优化城市环境及条件的关键举措。市政工程体系中,道路交通网的建设占据核心位置。随着大众生活质量的不断改善,路面交通压力逐步加大,相对应路面质量问题也逐渐增多。为此,在相关市政工程中,加强混凝土桥梁结构的检测,及时处理其中的裂缝问题或风险,成为工程人员需着重关注的一大要点。

关键词：市政混凝土桥梁结构裂缝检测裂缝加固

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