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基于改进Mask R-CNN的红外图像坝体渗水区域检测研究
1
作者
黄佳一
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第5期1008-1015,共8页
渗水病害监测是大坝安全运行及运维的重点。针对传统大坝观测方法偶然误差大、汛期检测频次无法满足要求等缺点,提出以无人机搭载红外测温相机对坝体表面进行渗水检测。通过红外相机采集坝体表面影像,建立渗水病害区域影像集,将Swin Tra...
渗水病害监测是大坝安全运行及运维的重点。针对传统大坝观测方法偶然误差大、汛期检测频次无法满足要求等缺点,提出以无人机搭载红外测温相机对坝体表面进行渗水检测。通过红外相机采集坝体表面影像,建立渗水病害区域影像集,将Swin Transformer架构整合到基于区域掩码的卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)中,提升该掩码区域检测网络的性能,据此提取渗水区域数据,实现坝体表面渗水区域的快速检测。通过对渗水区域数据二值化处理,统计坝体表面渗水区域面积。以某电站下游坝面为试验对象,结果表明,该方法相比传统大坝观测方法,检测周期缩短80%,渗水区域检测准确率达97%,满足大坝日常观测需求,有效实现大坝渗漏水定量分析。
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关键词
大坝
渗水
特征提取算法
无人机摄影测量
深度卷积神经网络
渗水识别
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职称材料
题名
基于改进Mask R-CNN的红外图像坝体渗水区域检测研究
1
作者
黄佳一
机构
福建水口发电集团有限公司
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第5期1008-1015,共8页
基金
国网福建省电力有限公司科技项目(5213S2220004)。
文摘
渗水病害监测是大坝安全运行及运维的重点。针对传统大坝观测方法偶然误差大、汛期检测频次无法满足要求等缺点,提出以无人机搭载红外测温相机对坝体表面进行渗水检测。通过红外相机采集坝体表面影像,建立渗水病害区域影像集,将Swin Transformer架构整合到基于区域掩码的卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)中,提升该掩码区域检测网络的性能,据此提取渗水区域数据,实现坝体表面渗水区域的快速检测。通过对渗水区域数据二值化处理,统计坝体表面渗水区域面积。以某电站下游坝面为试验对象,结果表明,该方法相比传统大坝观测方法,检测周期缩短80%,渗水区域检测准确率达97%,满足大坝日常观测需求,有效实现大坝渗漏水定量分析。
关键词
大坝
渗水
特征提取算法
无人机摄影测量
深度卷积神经网络
渗水识别
Keywords
dam
seepage feature extraction algorithm
unmanned aerial vehicle photogrammetry
DCNN
seepage identification
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于改进Mask R-CNN的红外图像坝体渗水区域检测研究
黄佳一
《无线电通信技术》
北大核心
2025
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