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基于视网膜网与最优自适应选择相结合的盾构隧道智能裂纹损伤检测系统( Intelligent crack damage detection system in shield tunnel using combination of retinanet and optimal adaptive selection )
XW Gao SQ Li BY Jin M Hu W Ding
随着城市地铁的大规模建设，隧道裂缝的检测变得尤为重要。由于隧道环境的复杂性，传统的隧道裂缝检测算法难以快速准确地检测和分割此类裂缝。提出了一种基于深度学习RetinaNet的最优自适应选择模型（RetinaNet-AOS)，用于隧道裂缝图像的快速准确语义分割。该算法利用感兴趣区域合并掩码来获得视场中裂缝的最小检测区域。设计了一个计分器来衡量ROI区域分割的效果，以达到最优效果，并进一步用多维分类器进行优化。将该算法与基于RetinaNet的标准检测算法进行了比较，并针对不同的裂纹类型提出了基于RetinaNet的最优自适应选择算法。结果表明，本文提出的裂纹检测算法不仅能有效地解决泥状裂纹、细长裂纹、水渍等干扰，而且误检率从25.5～35.5%下降到3.6%左右。同时，对算法FCN、PSPNet、UNET上需要计算的执行时间进行了实验研究。该算法在时间复杂度方面具有较好的性能。
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