利用轻量级高分辨率特征的隧道裂缝检测方法

针对现有隧道检测车采集图像成像质量不佳,且洞壁存在大量病害相似物干扰的问题,提出了一种基于轻量化的HR(high resolution)-Net框架的隧道病害检测算法TC(tunnel crack)HR-Net。该算法保留了HR-Net的主干语义特征交换子网框架,移除其他分支子网络以降低模型体积。此外,为弥补“剪枝”操作导致的特征损失,在子网分支末端加入了SE模块,对特征的每一通道进行权重划分,以增强特征抽象水平。通过在与精细化标注隧道病害图像数据集上进行验证,本算法的mIoU指标分别达到80.21%与71.22%,高于其他对比算法,并接近HR-Net的检测结果,但是耗时比后者减少了30%。