基于改进LSKA和图像增强的浑浊水下建筑物多缺陷检测

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摘要水工建筑物长期运行于水下环境中,容易发生脱落、裂缝、钢筋暴露等多种缺陷。针对浑浊水体环境中多缺陷识别难题,在YOLOv11基础上提出了改进LSKA注意力学习和图像增强的算法,通过实际浑浊水下环境识别测试,该方法检测速率可实现123帧/s,缺陷检测准确性识别率可达到91.4%,漏检率约为7.8%,具有较强的鲁棒性和实用价值。

作者靳琪琳马福正岳朋成潘荣凯韩庆邦

机构地区河海大学淮河水利委员会水利水电工程技术研究中心常州市建筑科学研究院集团股份有限公司

出处《治淮》 2025年第2期12-14,共3页

关键词水工建筑物浑浊水下检测大核可分离注意力(LSKA) 实例分割缺陷检测

分类号 TV62 [水利工程—水利水电工程]

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