一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法制造技术

本发明专利技术公开一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法，属于目标检测领域算法。具体步骤：(1)、采集大坝裂缝样本和相似的裂缝样本，扩大样本数量；(2)、将FPN结合多种目标检测算法和特征提取网络，实验结果进行对比；(3)、使用ROI Align代替ROI Pooling，避免量化取整导致的精度损失；(4)、设计一个从下向上的网络结构，使得图片的低层特征传递到高层特征的距离缩小，减少传递过程中低层特征信息的损失；(5)、将其中的NMS函数替换为Soft‑NMS函数，优化算法对密集物体检测的检测效果；(6)、针对小目标设计新的anchor大小，比例和数量。本发明专利技术对小裂缝的识别准确率要更高，可以更好地检测出图片中的小裂缝。

【技术实现步骤摘要】
一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法
本专利技术涉及目标检测领域，具体涉及一种基于FPN(特征金字塔网络)结构的改进目标检测算法，并应用于大坝裂缝的检测。
技术介绍
我国水资源丰富，拥有数量众多的水库大坝，这些大坝保卫着人民的生命财产安全；然而，随着时间、气候、温度等因素的变化，大坝表面会产生裂缝，威胁大坝安全。因此，及时有效地检测出裂缝的存在是保护大坝安全的重要手段。基于机器学习的大坝裂缝检测方法，可以快速准确地检测出大坝存在的裂缝，而这种方法需要许多的训练样本，且要求训练样本与测试样本同分布。为满足以上要求，本文采用了迁移学习的方法，收集了大量的与大坝裂缝相近的样本，进行预训练，解决大坝裂缝样本不足的问题。FPN(FeaturePyramidNetworks)，特征金字塔网络。原来多数的目标检测算法都是只采用顶层特征做预测，但低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略；另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而FPN不一样的地方在于预测是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法，其特征在于：其操作步骤具体如下：/n步骤(1.1)、采集大坝裂缝样本，加入与大坝裂缝相似的裂缝样本，扩大样本的数量；/n步骤(1.2)、将FPN结合多种目标检测算法和特征提取网络的实验结果进行对比；/n步骤(1.3)、使用感兴趣区域校准代替感兴趣区域池化，避免量化取整导致的精度损失，准确标注目标的位置；/n步骤(1.4)、在经过FPN结构后得到{P2,P3,P4,P5,P6}五个不同尺度的特征图，设计一个从下向上的网络结构，结合{P2,P3,P4,P5,P6}特征图的内容，使得图片的低层特征传递到高层特征的距离缩小，减少传递过程中低层特征信息的损失；/...

【技术特征摘要】
1.一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法，其特征在于：其操作步骤具体如下：
步骤(1.1)、采集大坝裂缝样本，加入与大坝裂缝相似的裂缝样本，扩大样本的数量；
步骤(1.2)、将FPN结合多种目标检测算法和特征提取网络的实验结果进行对比；
步骤(1.3)、使用感兴趣区域校准代替感兴趣区域池化，避免量化取整导致的精度损失，准确标注目标的位置；
步骤(1.4)、在经过FPN结构后得到{P2,P3,P4,P5,P6}五个不同尺度的特征图，设计一个从下向上的网络结构，结合{P2,P3,P4,P5,P6}特征图的内容，使得图片的低层特征传递到高层特征的距离缩小，减少传递过程中低层特征信息的损失；
步骤(1.5)、将其中的非极大值抑制函数替换为缓和的非极大值抑制函数，优化算法对密集物体检测的检测效果；
步骤(1.6)、针对小目标设计新的锚盒大小，比例和数量；
步骤(1.7)、利用裂缝数据集训练改进后的算法，对得到的模型测试，通过实验，进行训练和测试，改进算法参数，使之能够准确地检测裂缝位置，减少对小裂缝的漏选；
步骤(1.8)、将改进的算法应用于大坝裂缝的检测。


2.根据权利要求1所述的一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法，其特征在于：在步骤(1.2)中，所述的多种目标检测算法和特征提取网络包括：
(1.2.1)、实验中用于对比的目标检测算法有：SSD、YOLO、FasterR-CNN；
(1.2.2)、实验中用于对比的特征提取网络有：VGG、ResNet_v1_50、ResNet_v1_101。


3.根据权利要求1所述的一种基于FPN结构的大坝裂缝检测算法，其特征在于：在步骤(1.3)中，所述感兴趣区域校准实现的流程如下：
(1.3.1)、遍历每一个候选区域，保持浮点数边界；
(1.3.2)、将候选区域划分为k*k个单元，每个单元的边界保持浮点数；
(1.3.3)、在每个单元中计算固定四个坐标位置，用双线性内插的方法计算这四个位置的值；
(1.3.4)、进行最大池化操作；
感兴趣区域校准的反向传播公式如下：



其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王健，许国艳，韩旭，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32