近日，水利土木工程學(xué)院王少杰教授團(tuán)隊(duì)在測(cè)量領(lǐng)域著名期刊《Measurement》發(fā)表題為“Recognition and Quantification of Apparent Damage to Concrete Structure Based on Computer Vision”的研究論文。水利土木工程學(xué)院2024屆碩士研究生劉佳庚為本文第一作者，王少杰教授為本文通訊作者，我校岳強(qiáng)教授、徐宗美副教授、賈艷艷副教授、研究生孫宏宇和劍橋大學(xué)劉洪辰博士等參與此項(xiàng)研究。

本文以量大面廣的混凝土結(jié)構(gòu)為例開(kāi)展研究，結(jié)構(gòu)受施工、荷載、服役環(huán)境等因素影響，在其表面通常會(huì)萌生以開(kāi)裂、蜂窩、壓碎等為主的線(xiàn)狀或面狀病害，直接影響結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期安全服役和正常使用。已有研究多針對(duì)單一病害，傳統(tǒng)方法效率低，獲取的病害信息少而不全。本研究基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)，以目標(biāo)檢測(cè)算法YOLO v5為基礎(chǔ)，通過(guò)更換骨干網(wǎng)絡(luò)Res2Net和添加SimAM注意力機(jī)制，提出了一種變體網(wǎng)絡(luò)YOLO v5-RS；探明了病害數(shù)字圖像分割方法，研發(fā)了輕量化軟件，實(shí)現(xiàn)了開(kāi)裂病害長(zhǎng)度、寬度、角度與壓碎病害面積的定量計(jì)算，可為工程結(jié)構(gòu)性能檢測(cè)提供高效手段和方法，也可用于番茄裂果等的快速定量評(píng)價(jià)。

圖1 YOLO v5-RS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省科技型中小企業(yè)創(chuàng)新能力提升工程項(xiàng)目的資助。

論文鏈接：

https://authors.elsevier.com/a/1jjEJxsQaQ89Z

編      輯：萬(wàn)    千 

審      核：賈    波