大坝表面聚氨酯未覆盖区域检测方法

发布时间：2023-12-10 09:42

　　混凝土大坝表面受到温度较低或者气温骤降的环境影响时,会导致大坝表面产生裂缝或者表面剥蚀,对大坝造成坍塌危险。在建筑大坝的过程中,通常会在大坝表面喷涂一层聚氨酯硬泡,对大坝表面进行保护。但是在实际喷涂过程中,施工人员可能会遗漏一些区域,最终可能造成很大的问题,当前解决这个问题的主要方法是人为观察整个区域,非常耗时且不能实时观察,并且观察距离远,可能观察不准确。为了解决这个问题,本文提出一种具有报警功能的监控场景下的基于深度学习的大坝表面聚氨酯未覆盖区域检测方法,该方法基于Fast R-CNN目标检测算法,并且在特征提取部分加入特征金字塔网络,提高了未覆盖区域小目标的检测精度,如果检测到长时间都有大量区域未覆盖聚氨酯,则会进行报警。本方法也是首次将基于深度学习的目标检测方法应用到大坝表面的聚氨酯未覆盖区域检测这个应用场景上。

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【文章目录】：
1 引 言
2 相关工作
3 方 法
    3.1 大坝聚氨酯未覆盖区域数据集
    3.2 结合特征金字塔网络的基于ResNet的特征提取网络
    3.3 Faster R-CNN目标检测器
    3.4 报警机制
4 实验与结果分析
    4.1 深度学习框架与预训练模型的选取
    4.2 训练设备和初始参数的选取
    4.3 实验结果及分析
    4.4 实验结果可视化
5 结 语



本文编号：3872260