【摘 要】
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由于频繁受到飞机起降冲击以及天气温度变化影响,机场跑道会出现不同类型的地下病害（裂缝、脱空、疏松和沉降）,这些病害影响跑道使用性能和寿命,引发安全事故从而造成人力和物力的极大损失。定期检修和养护可以减少和避免这些损失的发生,但目前存在的机场地下病害检测方法精度低且效率不高,如何利用深度学习技术实现高性能自动化的机场道面地下病害检测,是本文主要研究的内容。具体工作如下:（1）针对目前因为道面地下情况
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由于频繁受到飞机起降冲击以及天气温度变化影响,机场跑道会出现不同类型的地下病害（裂缝、脱空、疏松和沉降）,这些病害影响跑道使用性能和寿命,引发安全事故从而造成人力和物力的极大损失。定期检修和养护可以减少和避免这些损失的发生,但目前存在的机场地下病害检测方法精度低且效率不高,如何利用深度学习技术实现高性能自动化的机场道面地下病害检测,是本文主要研究的内容。具体工作如下:（1）针对目前因为道面地下情况复杂需要大量计算和预处理的自动检测问题,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法（SF-SSD）。该模型主要针对四种典型的机场地下病害（裂缝、脱空、疏松、沉降）进行检测,解决了强噪声背景条件下、不同类型地下病害的形态特征被严重干扰、目标辨识度低等问题。与目前五种经典的特征提取网络相比,本模型在检测四类病害的m AP上整体达到最优值。（2）针对已有SF-SSD地下病害识别算法在脱空病害识别精度不足的问题,提出改进算法SF-Cbam-SSD。该模型在SF-SSD模型基础上,加入钢筋网负样本标签,增加通道空间注意力模块提高了对脱空病害特征的学习能力,从而有效减少了假阳性样本的数量。在实际工程检测系统下与SF-SSD模型进行了对比实验,实验结果表明,改进后的SF-Cbam-SSD算法模型在脱空病害检测的F1值达到77%,比SF-SSD模型提高了12%,解决了脱空病害特征学习不充分的问题,可为跑道的前期养护及检修提供指导性建议。
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