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DETR-MCA:基于探地雷达图像的隧道衬砌内部缺陷的智能检测算法
1
作者
侯斐斐
张智轩
+2 位作者
崔广炎
樊欣宇
吕飞
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第4期1840-1852,共13页
隧道衬砌内部缺陷检测对于隧道的安全运行至关重要。针对传统探地雷达(ground penetrating radar,GPR)图像识别方法对技术人员要求高、复杂图像识别难度大、不能实现端到端识别等问题,提出一种基于Transformer框架的雷达图像隐藏缺陷自...
隧道衬砌内部缺陷检测对于隧道的安全运行至关重要。针对传统探地雷达(ground penetrating radar,GPR)图像识别方法对技术人员要求高、复杂图像识别难度大、不能实现端到端识别等问题,提出一种基于Transformer框架的雷达图像隐藏缺陷自动检测算法,命名DETR-MCA,在原end-to-end object detection with transformers(DETR)架构上嵌入了一种新颖的高效多尺度注意力模块—multi-scale convolutional block attention module(MCA)模块,它允许模型根据任务需求和内容上下文动态地关注于最有用的特征,从而改善DETR模型的收敛速度和对小目标的检测准确率,最终利用基于全局注意力计算的编码器-解码器结构的并行计算能力,实现空腔和不密实2种病害的端到端的检测与识别。此外,为解决实测数据集稀缺的问题,构建了GPR隧道病害实测数据集,结合数据增强方法,共获得1427张空腔数据和669张不密实数据。其次,为了增强预测模型的鲁棒性,利用5333张2种隧道构件(钢筋和钢拱)的实测数据集进行迁移学习。在相同试验条件下,将该模型与Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv8、Mask R-CNN、RMTDet和DINO 6种深度学习网络模型进行比较,提出的模型对隧道不同隐藏缺陷平均准确率达到97.1%,性能优于其他模型。结果表明DETR-GPR模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性,可为复杂隧道环境下不同缺陷的检测提供参考。
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关键词
探地雷达
隧道衬砌缺陷
深度学习
目标检测
TRANSFORMER
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职称材料
题名
DETR-MCA:基于探地雷达图像的隧道衬砌内部缺陷的智能检测算法
1
作者
侯斐斐
张智轩
崔广炎
樊欣宇
吕飞
机构
中南大学自动化学院
北京交通大学交通运输学院
北京市地铁运营有限公司
中南大学土木工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第4期1840-1852,共13页
基金
自主式交通系统运行及环境状态全息感知技术(SQ2022YFB4300022)
中南大学教育教学改革项目(2023CG020)。
文摘
隧道衬砌内部缺陷检测对于隧道的安全运行至关重要。针对传统探地雷达(ground penetrating radar,GPR)图像识别方法对技术人员要求高、复杂图像识别难度大、不能实现端到端识别等问题,提出一种基于Transformer框架的雷达图像隐藏缺陷自动检测算法,命名DETR-MCA,在原end-to-end object detection with transformers(DETR)架构上嵌入了一种新颖的高效多尺度注意力模块—multi-scale convolutional block attention module(MCA)模块,它允许模型根据任务需求和内容上下文动态地关注于最有用的特征,从而改善DETR模型的收敛速度和对小目标的检测准确率,最终利用基于全局注意力计算的编码器-解码器结构的并行计算能力,实现空腔和不密实2种病害的端到端的检测与识别。此外,为解决实测数据集稀缺的问题,构建了GPR隧道病害实测数据集,结合数据增强方法,共获得1427张空腔数据和669张不密实数据。其次,为了增强预测模型的鲁棒性,利用5333张2种隧道构件(钢筋和钢拱)的实测数据集进行迁移学习。在相同试验条件下,将该模型与Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv8、Mask R-CNN、RMTDet和DINO 6种深度学习网络模型进行比较,提出的模型对隧道不同隐藏缺陷平均准确率达到97.1%,性能优于其他模型。结果表明DETR-GPR模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性,可为复杂隧道环境下不同缺陷的检测提供参考。
关键词
探地雷达
隧道衬砌缺陷
深度学习
目标检测
TRANSFORMER
Keywords
ground penetrating radar
tunnel lining
deep learning
object detection
Transformer
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DETR-MCA:基于探地雷达图像的隧道衬砌内部缺陷的智能检测算法
侯斐斐
张智轩
崔广炎
樊欣宇
吕飞
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025
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