【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种基于transformer和级联运算的桥梁裂缝检测模型构建方法及系统。
技术介绍
1、长期健康监测和定期检查对于确保桥梁在整个使用寿命内正常运行至关重要，尤其是较旧的混凝土桥梁，由于荷载条件的变化、环境腐蚀和其他因素，容易形成裂缝，这可能导致更严重的损坏，因此裂缝通常被视为结构安全初步评估的基本直观指标，所以如何实现准确有效的裂缝检测一直是结构管理和维护部门的主要关注点，特别是在现有桥梁结构的情况下。
2、受基于深度学习(dl)的计算机视觉技术在各个领域显示出的卓越性能的启发，土木工程研究人员已经开始探索和增强这一先进技术在裂纹检测方面的潜力。基于dl的裂纹检测可以大致分为三种主要方法：裂纹图像的分类、裂纹的目标检测和裂纹图像的分割。在这些方法中，裂纹分割脱颖而出，因为它能够提取裂纹的拓扑结构和形态，便于进一步分析和提取定量信息，因此近年来裂纹分割得到了极大的关注。
3、许多研究人员对裂纹分割进行了研究，为该领域的发展做出了贡献。值得注意的是，卷积神经网络(cnn)已成为dl领域...
【技术保护点】
1.一种基于transformer和级联运算的桥梁裂缝检测模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述裂纹图像进行预处理具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述级联协调注意力增强模型为引入了两种级联运算的协调注意力和变压器增强模型CATransUNet；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述输入数据输入级联协调注意力增强模型Cascade CATransUNet中进行训练，并通过定制化损失函...
【技术特征摘要】
1.一种基于transformer和级联运算的桥梁裂缝检测模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述裂纹图像进行预处理具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述级联协调注意力增强模型为引入了两种级联运算的协调注意力和变压器增强模型catransunet；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述输入数据输入级联协调注意力增强模型cascade catransunet中进行训练，并通过定制化损失函数对模型进行优化，得到最终的桥梁裂缝检测模型具体包括：
6.一种基于transformer和级联运算的桥...
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