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RTFormerF10:基于RTFormer-slim模型融合红外与可见光图像的裂缝分割研究
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作者 徐文远 李帅 +3 位作者 纪泳丞 李国东 李响 崔创 《中国公路学报》 北大核心 2025年第4期69-84,共16页
针对道路维护中裂缝误检、漏检的关键问题,提出了一种融合红外与可见光图像的道路裂缝检测新模型—RTFormerF10。首先,采用FLIR ONE?Pro和HIKMICRO K20这2款红外相机获取沥青路面的裂缝红外与可见光双模态数据,制作3794张有效图像样本... 针对道路维护中裂缝误检、漏检的关键问题,提出了一种融合红外与可见光图像的道路裂缝检测新模型—RTFormerF10。首先,采用FLIR ONE?Pro和HIKMICRO K20这2款红外相机获取沥青路面的裂缝红外与可见光双模态数据,制作3794张有效图像样本库。然后,基于RTFormer-slim模型网络结构引入红外图像分支,并首次通过加深网络层次和集成基于注意力机制的特征融合模块(IFF),IFF模块通过注意力机制对可见光和红外图像的特征进行增强,采用加法操作(Add)将2种模态的增强特征融合,同时设计的DDAPPM模块通过增强原有的金字塔池化操作,利用密集连接方式进行多尺度特征融合,提升模型在图像分割任务中的上下文信息提取能力。最后,应用知识蒸馏技术优化模型尺寸和计算效率,有效适应实际应用中资源受限的部署环境。相比于传统模型,如U-Net、DeepLabV3+、HRNet和PSPNet,以及迭代前的RTFormer系列,试验结果证明:RTFormerF10在交并比(IoU)和F_(1)分数方面,相较于RTFormer-slim分别提高了13.09%(红外)、1.01%(可见光)和28.78%(红外)、0.7%(可见光),同时均优于大部分主流语义分割算法。RTFormerF10的参数量为8.62×10^(6),FPS为11.24帧·s^(-1),强化了在不同环境下的泛化能力,推动了多模态融合在图像分割技术以及实际应用中的发展。 展开更多
关键词 路面工程 红外与可见光融合 多尺度特征融合 rtformer TRANSFORMER 微观裂缝
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