水电站溢流坝表观裂缝损伤智能检测方法研究

摘要：

针对人工巡视获取坝面图像方式存在风险高、效率低及传统裂缝检测方法的检测精度偏低和实时性差等问题,搭建了具备长续航能力的系留无人机系统,通过搭载高清云台相机采集坝面图像;同时基于语义损伤检测网络(SDDNet)提出了一种改进的坝面裂缝损伤检测方法;在特征编码器与解码器之间引入注意力机制模块提升模型对感兴趣区域的关注度,并采用非对称卷积操作减小模型参数量.实验结果表明,所提方法的裂缝检测精度高于SDDNet,且模型参数量也明显减低,有效地提升了模型的实时性和准确率.

关键词：系留无人机、深度卷积、注意力机制、裂缝检测

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;四川省重点研发计划项目;四川省重点研发计划项目

在线出版日期：2021-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：55-60