【摘 要】
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自动化拍摄代替人工进行边坡滑塌病害巡查是近年来的新趋势，本文提出基于迁移学习的边坡病害识别方法。首先采集3000余张边坡病害照片，并将样本量扩充了7倍后划分为70:30的训练集与验证集。然后基于预训练目标识别模型，更新模型目标推荐模块，建立了多个Faster R-CNN框架下的目标识别模型。然后结合模型误差随机梯度下降等训练策略，完成模型训练。分别以目标框内病害的判别概率大于90%、80%、70%
【基金项目】
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广州市建筑集团有限公司科技计划项目（[2021]-KJ026,[2022]-KJ022）；
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自动化拍摄代替人工进行边坡滑塌病害巡查是近年来的新趋势，本文提出基于迁移学习的边坡病害识别方法。首先采集3000余张边坡病害照片，并将样本量扩充了7倍后划分为70:30的训练集与验证集。然后基于预训练目标识别模型，更新模型目标推荐模块，建立了多个Faster R-CNN框架下的目标识别模型。然后结合模型误差随机梯度下降等训练策略，完成模型训练。分别以目标框内病害的判别概率大于90%、80%、70%作为识别依据，计算准确率、召回率，在验证集上验证模型效果。发现：降低目标识别框的类别概率阈值要求后，边坡病害的漏判率有明显下降，准确率降低。训练效果最好的Faster R-CNN ResNet-50 FPN模型以大于70%概率作为识别目标标准时，对验证集的漏判率低于4%。适当放松准确率要求，模型漏判率随之降低，对缺陷、异常的图像识别具有实用价值。
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