大壩建造過(guò)程中,受氣溫驟變的影響,大壩表面可能會(huì)產(chǎn)生危害性裂縫,這對(duì)大壩安全穩(wěn)定構(gòu)成潛在威脅。工業(yè)界通常采用鋪設(shè)一層保溫被的方式解決此問(wèn)題,因此保溫被未覆蓋區(qū)域檢測(cè)是一項(xiàng)確保大壩安全建造的重要任務(wù)。人工檢測(cè)保溫被未覆蓋區(qū)域不僅耗時(shí),而且還存在漏檢和不及時(shí)等弊端,因此提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的保溫被未覆蓋區(qū)域檢測(cè)方法,該方法基于RefineDet目標(biāo)檢測(cè)算法,在檢測(cè)過(guò)程中加入像素點(diǎn)檢測(cè)分支,提升了復(fù)雜大壩建造場(chǎng)景中對(duì)于形狀不規(guī)則的保溫被未覆蓋區(qū)域檢測(cè)精度,還提出了一種度量檢測(cè)效果的指標(biāo)—平均匹配率AMR,所提方法在烏東德大壩建造場(chǎng)景中的AMR達(dá)到85.5%,驗(yàn)證了本方法的有效性和可靠性。 

【文章來(lái)源】：人民黃河. 2020,42(S2)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

保溫被未覆蓋區(qū)域檢測(cè)效果

所提方法的檢測(cè)分析流程如圖2所示。①將待檢測(cè)圖片輸入到特征提取網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征編碼;②將獲取到的深層特征圖像分別輸入到目標(biāo)框檢測(cè)分支和像素級(jí)檢測(cè)分支。其中目標(biāo)框檢測(cè)分支由多尺度特征融合模塊和兩個(gè)核為3×3像素的卷積層組成。像素級(jí)檢測(cè)分支由多孔金字塔池化模塊(ASPP)[13]和一個(gè)核為1×1像素、3×3像素的卷積層構(gòu)成;③將目標(biāo)框的檢測(cè)結(jié)果和像素級(jí)檢測(cè)結(jié)果融合,生成最終保溫被未覆蓋區(qū)域的檢測(cè)圖像。采用VGG16[14]作為特征提取網(wǎng)絡(luò),如圖3所示,特征提取網(wǎng)絡(luò)可以分為5個(gè)階段,特征提取的每個(gè)階段由多個(gè)卷積層、激活函數(shù)以及池化層組成。

采用VGG16[14]作為特征提取網(wǎng)絡(luò),如圖3所示,特征提取網(wǎng)絡(luò)可以分為5個(gè)階段,特征提取的每個(gè)階段由多個(gè)卷積層、激活函數(shù)以及池化層組成。將獲取的深層特征圖像輸入多尺度特征融合模塊,生成不同尺度的特征融合圖像,多尺度特征融合模塊如圖4所示,該模塊的輸入分別為特征提取網(wǎng)絡(luò)的conv4_3和conv5_3特征圖像,其中conv5_3特征圖像按照預(yù)設(shè)卷積運(yùn)算生成不同尺度的conv6,conv7特征圖像。該特征融合模塊按照由小尺度到大尺度的順序逐次進(jìn)行特征圖像融合,生成多個(gè)不同尺度的特征融合圖像f1,f2,f3,f4。特征融合過(guò)程如圖5所示,由于特征圖像尺度之間的差異,因此在特征元素相加操作之前需要對(duì)尺度較小的特征圖采用轉(zhuǎn)置卷積的方式進(jìn)行2倍上采樣,然后使用一個(gè)3×3大小的卷積核進(jìn)行細(xì)化。將不同尺度的特征融合圖像f1,f2,f3,f4分別使用兩個(gè)3×3大小的卷積核進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),其中通道數(shù)為4的卷積核得到每個(gè)目標(biāo)框的位置信息T∈R4,通道數(shù)為2的卷積核得到所屬類別概率信息O∈R2,目標(biāo)框位置信息T是一個(gè)包含目標(biāo)框中心點(diǎn)坐標(biāo)和長(zhǎng)寬信息的四維向量,目標(biāo)框所屬類別信息O是一個(gè)包含保溫被覆蓋區(qū)域和保溫被未覆蓋區(qū)域類別概率的二維向量,選擇最大概率值對(duì)應(yīng)的類別作為目標(biāo)框所屬的類別。目標(biāo)框的損失函數(shù)使用Lossdec表示:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3245024