基于并行注意力UNet的裂缝检测方法

摘要：

裂缝对公共设施而言存在着安全隐患,因此裂缝检测是公共设施进行维护的重要手段.由于裂缝图像中存在噪声、光线、阴影等因素干扰,神经网络在训练时极易被影响,导致预测结果出现偏差,降低预测效果.为减少这些干扰,设计了一个并行注意力机制,并将其嵌入到UNet网络的解码部分,进而提出了并行注意力UNet(parallel attention based UNet,PA-UNet).该方法分别从通道和空间2个维度加大裂缝特征权重以抑制干扰,然后对这2个维度生成的特征进行融合,以获得更具互补性的裂缝特征.为了验证该方法的有效性,选取了4个数据集进行实验,结果表明该方法较现有的主流方法,裂缝检测效果更加优异.同时,为了验证并行注意力机制的有效性,选取了4种注意力机制与其进行对比实验,结果表明并行注意力机制效果优于其他注意力机制.

关键词：裂缝检测;并行注意力机制;UNet;抑制干扰;互补性

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金项目;中央高校基本科研业务费专项资金;河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室开放基金项目

在线出版日期：2021-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1718-1726