山东农业大学硕士生以第一作者身份在国际著名期刊发表病害智能识别方面的研究成果
学术
2024-09-16 19:13
西班牙
近日，山东农业大学水利土木工程学院王少杰教授团队在测量领域著名期刊《Measurement》发表题为“Recognition and Quantification of Apparent Damage to Concrete Structure Based on Computer Vision”的研究论文。水利土木工程学院2024届硕士研究生刘佳庚为本文第一作者，王少杰教授为本文通讯作者，山东农业大学岳强教授、徐宗美副教授、贾艳艳副教授、研究生孙宏宇和剑桥大学刘洪辰博士等参与此项研究。本文以广泛存在的混凝土结构为例进行研究，这类结构在施工、承受荷载及服役环境中，其表面往往会形成诸如裂缝、蜂窝状空洞、破碎等线状或面状缺陷，这些缺陷直接影响到结构的长期安全性和正常使用功能。目前的研究主要集中在单一类型的缺陷上，并且传统的检测方法效率低下，所能获得的缺陷信息也较为有限。本研究利用计算机视觉和深度学习技术，基于YOLO v5目标检测算法，通过替换主干网络为Res2Net并引入SimAM注意力机制，开发出了一种改进版本的网络模型YOLO v5-RS。该研究还确立了病害数字图像分割的方法，并开发了一款轻量化软件工具，能够实现对裂缝长度、宽度、角度以及破碎区域面积的精确测量。这一成果不仅为工程结构性能评估提供了高效的工具和技术手段，还可以应用于如番茄裂果等其他领域的快速定量分析。该研究得到了国家自然科学基金、山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目的资助。https://authors.elsevier.com/a/1jjEJxsQaQ89Z
