基于深度学习的钢筋混凝土桥梁掉块露筋病害识别

• 作者: 吴巨峰 王波 赵训刚 阮小丽 陈圆
• 来源期刊: 世界桥梁
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混凝土桥梁 掉块 露筋 深度学习 图像处理 DeepLabV3+ 病害识别 桥梁检测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 检测加固
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: U448.34|U446.2
• 语种: 中文

摘要

为对桥梁结构表面混凝土掉块、露筋进行定量分析,将深度学习算法与传统图像处理技术相结合,采用深度学习算法DeepLabV3+模型对桥梁结构表面病害进行语义分割,将各病害图像语义分割结果转化为2幅二值化图像,然后统计二值化图像中连通区域的数量、面积等参数,最后根据像素标定值得出掉块、露筋缺陷区域的实际物理尺寸.将基于深度学习的病害识别算法用于无人机桥梁检测系统中,对某混凝土桥梁表面病害进行检测,试验结果表明该算法病害识别准确率高,检测误差小,可以满足实际工程应用.