【摘 要】
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为及时发现起重机金属结构螺栓脱落损伤，消除结构安全隐患，利用无人机平台搭载可见光相机，通过牛耕式全覆盖巡检路径，全方位采集起重机高空复杂金属结构图像，然后采用FasterR-CCN深度神经网络模型对复杂背景下螺栓脱落损伤进行检测和识别。模型设计了两组分类器，第一组分类器对金属结构前景和背景进行分类，初步识别出金属结构所在的前景区域；第二组分类器对螺栓脱落损伤有无进行分类，如果检测到螺栓脱落，通过回
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0809005）；
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为及时发现起重机金属结构螺栓脱落损伤，消除结构安全隐患，利用无人机平台搭载可见光相机，通过牛耕式全覆盖巡检路径，全方位采集起重机高空复杂金属结构图像，然后采用FasterR-CCN深度神经网络模型对复杂背景下螺栓脱落损伤进行检测和识别。模型设计了两组分类器，第一组分类器对金属结构前景和背景进行分类，初步识别出金属结构所在的前景区域；第二组分类器对螺栓脱落损伤有无进行分类，如果检测到螺栓脱落，通过回归层对损伤位置进行定位。实验结果表明，可以快速准确地检测出图像中螺栓脱落损伤，并对损伤位置进行精确定位，检测精度达到95.6%，速度达到2fps。
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