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基于无人机与深度学习的钢筋混凝土桥裂缝检测方法
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作者 张虎耀 吕丽 +3 位作者 高田田 张丽 刘洪彬 张林 《铁道技术监督》 2025年第11期45-50,共6页
针对钢筋混凝土桥梁裂缝人工检测效率低、安全风险高、微小裂缝漏检及复杂背景误检等问题,提出无人机与改进YOLOv11-DeepLabv3+网络协同的钢筋混凝土桥裂缝检测方法。通过无人机实现对桥梁表面无接触高效成像,在YOLOv11中引入AKConv可... 针对钢筋混凝土桥梁裂缝人工检测效率低、安全风险高、微小裂缝漏检及复杂背景误检等问题,提出无人机与改进YOLOv11-DeepLabv3+网络协同的钢筋混凝土桥裂缝检测方法。通过无人机实现对桥梁表面无接触高效成像,在YOLOv11中引入AKConv可变形卷积替换标准卷积,增强多尺度裂缝特征提取能力。结合DeepLabv3+语义分割网络,实现裂缝定位与形态量化分析。测试表明,该检测方法显著提升裂缝检测精度与召回率,且裂缝长度及宽度测量误差小于15%,可自动完成桥梁全表面裂缝检测。 展开更多
关键词 钢筋混凝土桥 桥梁观测 裂缝检测 无人机 图像采集 语义分割 量化分析
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