山东农业大学水利土木工程学院王少杰团队在结构表观病害智能识别方面取得新进展
近日，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，我校岳强教授、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。
本文以量大面广的混凝土结构为例开展研究，结构受施工、荷载、服役环境等因素影响，在其表面通常会萌生以开裂、蜂窝、压碎等为主的线状或面状病害，直接影响结构长期安全服役和正常使用。已有研究多针对单一病害，传统方法效率低，获取的病害信息少而不全。本研究基于计算机视觉和深度学习，以目标检测算法YOLO v5为基础，通过更换骨干网络Res2Net和添加SimAM注意力机制，提出了一种变体网络YOLO v5-RS；探明了病害数字图像分割方法，研发了轻量化软件，实现了开裂病害长度、宽度、角度与压碎病害面积的定量计算，可为工程结构性能检测提供高效手段和方法，也可用于番茄裂果等的快速定量评价。
图1 YOLO v5-RS网络结构
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。
论文链接：https://authors.elsevier.com/a/1jjEJxsQaQ89Z
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