基于YOLOv5和DeepLabv3+的桥梁结构病害智能识别技术

传统以人工为主的桥梁表观病害识别方式存在着效率低下、风险高等问题，已不能满足当今桥梁检测任务的要求。针对上述问题，本研究结合目标检测与语义分割技术，提出了一套桥梁表观病害智能识别算法，完成了桥梁病害的智能识别与尺寸计算任务。研究中通过多种手段收集桥梁病害图像，构建桥梁表观病害目标检测数据集和语义分割数据集；训练了YOLOv5病害识别及定位网络和DeepLabv3+病害区域提取网络；对病害区域提取结果进行噪点去除、毛刺剔除、裂缝体分解等预处理后，采用邻域划分和正交骨架实现了病害长、宽尺寸的计算，并在桥梁实拍病害图像上进行了算法测试。本研究开发的病害识别技术实现了桥梁表观病害高效率、高精度的自动识别和尺寸计算，提升了桥梁检测的工作效率和安全性。