基于层级注意力机制的桥梁表观缺陷检测

Detection of Bridge Apparent Defects Based on Deep Attention Mechanism

针对在自然环境和人为因素影响下桥梁表面易受到不同程度损伤而导致传统基于人工经验缺陷检测方法效率不高的问题,文章提出了一种基于深度层级注意力机制的桥梁表观缺陷检测方法,首先通过对桥梁表观缺陷深度特征的提取,其次结合层级注意力机制模型实现对缺陷部位的增强凸显,最后基于交叉熵分类损失实现表观缺陷的分类训练,实现对桥梁表观缺陷的定位检测。使桥梁表观缺陷的检测精度相对于传统方法在固定区域面积上的精度和响应时间均获得了较大的提升,节约了劳动成本,促进了人工智能技术在土木工程、桥梁设计等方面的深度应用。