【摘 要】
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锈蚀和疲劳裂纹作为大型钢结构建筑中重要损伤形式,对结构安全产生严重威胁,有必要对此进行长周期的结构健康监测以确保结构安全平稳运行。采用无人机自身灵活便捷的监测方式可及早发现结构中锈蚀和疲劳裂纹,规避结构面临的潜在安全事故风险。本文利用无人机图像实现对钢结构表面锈蚀和疲劳裂纹区域的识别和定位工作,主要内容如下:将无人机图像经SLIC超像素分割算法分割,采用提出的锈蚀分割比率指标及CNN模型识别结果对
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锈蚀和疲劳裂纹作为大型钢结构建筑中重要损伤形式,对结构安全产生严重威胁,有必要对此进行长周期的结构健康监测以确保结构安全平稳运行。采用无人机自身灵活便捷的监测方式可及早发现结构中锈蚀和疲劳裂纹,规避结构面临的潜在安全事故风险。本文利用无人机图像实现对钢结构表面锈蚀和疲劳裂纹区域的识别和定位工作,主要内容如下:将无人机图像经SLIC超像素分割算法分割,采用提出的锈蚀分割比率指标及CNN模型识别结果对分割效果进行交叉验证,对超像素分割算法进行参数优化,实现对无人机图像预分割。根据分割后超像素区域分别建立锈蚀分割数据集和裂纹分割数据集。利用锈蚀分割数据集训练FPN和PANet算法,得到识别精度最高达97%的锈蚀分割模型;根据裂纹分割数据集训练融合迁移学习和集成学习方法的Deep Labv3+模型,得到识别精度最高达99%的疲劳裂纹分割模型。通过验证集确认两种模型的分割准确性。利用超像素分割算法和完成训练的神经网络模型,对结构整体图像进行识别,定位其中可能存在的锈蚀或裂纹区域;结合无人机飞行记录及超像素分割标签,对可能存在的缺陷区域抵近侦察,精确识别结构存在的锈蚀或疲劳裂纹的区域。通过天津进步桥实例和实验室环境下钢材裂纹案例的验证,表明该方法的实用能力。
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