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基于SegFormer语义分割网络的桥梁裂缝检测模型
电子技术应用 11期
李亦湘1，苏国韶2，黄涌1，刘玉柳1，秦远卓2
（1.广西壮族自治区建筑工程质量检测中心有限公司，广西 南宁530005；2.广西大学 土木建筑工程学院，广西 南宁 530004）
摘要： 表观裂缝检测是桥梁结构安全检测的重要内容，针对桥梁裂缝人工检测手段效率低以及基于一般的卷积神经网络（CNN）深度学习架构的裂缝检测模型耗时较大的问题，基于计算机视觉领域表现优异的深度学习架构Transformer，提出一种基于SegFormer语义分割网络的桥梁裂缝实时检测模型。研究表明，该模型是可行的，与基于CNN架构的LR-ASPP和BiSeNet V2等常用轻量级深度学习模型相比，裂缝检测的准确性、实时性与鲁棒性明显较优，将此模型结合无人机航拍应用于实际桥梁裂缝检测，取得了良好成效。
中圖分類號(hào)：TP391.41；U447
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234130
引用格式： 李亦湘，蘇國韶，黃涌，等. 基于SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫檢測(cè)模型[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(11)：94-99.
Bridge crack detection model using SegFormer semantic segmentation network
Li Yixiang1，Su Guoshao2，Huang Yong1，Liu Yuliu1，Qin Yuanzhuo2
(1.Guangxi Construction Testing Center Co.， Ltd.， Nanning 530005， China；2.College of Civil Engineering and Architecture， Guangxi University， Nanning 530004， China)
Abstract： The detection of surface cracks is a crucial aspect of bridge safety inspection. To address the issue of low efficiency of manual crack detection methods for bridges, and the time-consuming nature of conventional convolutional neural network (CNN)-based crack detection models, a real-time bridge crack detection model based on SegFormer semantic segmentation network is proposed. This model leverages the Transformer architecture, which has demonstrated excellent performance in computer vision. The study demonstrates the feasibility of the proposed model, which exhibits superior accuracy, real-time performance, and robustness in crack detection compared to commonly used lightweight CNN-based deep learning models such as LR-ASPP and BiSeNet V2. The proposed model, when combined with UAV aerial photography, has been applied to actual bridge crack detection, resulting in commendable outcomes.
Key words : bridge engineering；crack detection；semantic segmentation；deep learning

【引言】

裂縫是橋梁基礎(chǔ)設(shè)施安全運(yùn)行的重要威脅，是橋梁結(jié)構(gòu)退化的最初跡象之一[1-2]，表觀裂縫檢測(cè)是橋梁結(jié)構(gòu)安全檢測(cè)的重要內(nèi)容[3-5]。傳統(tǒng)的橋梁裂縫人工檢測(cè)手段存在效率低、實(shí)時(shí)性差與安全風(fēng)險(xiǎn)高等問題，亟待解決。

近年來，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)快速發(fā)展，其設(shè)備成本低、檢測(cè)速度快、適用范圍廣等優(yōu)勢(shì)日益突出，在裂縫檢測(cè)領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用[6-8]。在這類技術(shù)中，又以深度學(xué)習(xí)作為裂縫檢測(cè)領(lǐng)域的主流方法。例如，Zhang等[9]訓(xùn)練了一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)智能手機(jī)收集的圖像中的圖像塊進(jìn)行分類；Kang等[10]集成了3種獨(dú)立的計(jì)算機(jī)視覺算法，其中基于Faster-RCNN[11]的裂縫檢測(cè)達(dá)到了95%的平均精度；Liu等[12]首先采用U-Net[13]檢測(cè)混凝土裂縫，能夠以更少的訓(xùn)練集達(dá)到更高的精度。在實(shí)際工程應(yīng)用中，基于深度學(xué)習(xí)的裂縫檢測(cè)的耗時(shí)是一個(gè)影響裂縫檢測(cè)工作效率的重要因素[14-15]。然而，現(xiàn)有的大多數(shù)深度學(xué)習(xí)方法主要關(guān)注檢測(cè)準(zhǔn)確性，而忽略實(shí)時(shí)性的問題。這些方法存在模型參數(shù)龐大、算法計(jì)算量大的不足，需要足夠的硬件資源來支持，難以滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中對(duì)裂縫檢測(cè)實(shí)時(shí)性的要求，尤其是面對(duì)內(nèi)存小、計(jì)算能力弱、通信帶寬低等情況。

當(dāng)前，Transformer深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)，它已經(jīng)在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域展現(xiàn)了前所未有的實(shí)力[16-18]。然而，已有的基于計(jì)算機(jī)視覺的裂縫檢測(cè)多側(cè)重于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，基于Transformer架構(gòu)的結(jié)構(gòu)裂縫識(shí)別研究較為少見。SegFormer是一種新近出現(xiàn)的將Transformer和輕量級(jí)的多層感知器（MLP）相結(jié)合的語義分割框架，在ADE20k[19]、Cityscapes[20]等數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)越結(jié)果[21]。本文提出一種基于SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁表觀裂縫實(shí)時(shí)檢測(cè)模型，為橋梁結(jié)構(gòu)表觀裂縫的高效快速檢測(cè)提供一條新的有效途徑。


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【作者信息】

李亦湘1，蘇國韶2，黃涌1，劉玉柳1，秦遠(yuǎn)卓2

（1.廣西壯族自治區(qū)建筑工程質(zhì)量檢測(cè)中心有限公司，廣西 南寧530005；2.廣西大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院，廣西 南寧 530004）


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