《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于SegFormer語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫檢測(cè)模型
電子技術(shù)應(yīng)用 11期
李亦湘1，蘇國(guó)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）
摘要： 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，針對(duì)橋梁裂縫人工檢測(cè)手段效率低以及基于一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的裂縫檢測(cè)模型耗時(shí)較大的問(wèn)題，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)Transformer，提出一種基于SegFormer語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫實(shí)時(shí)檢測(cè)模型。研究表明，該模型是可行的，與基于CNN架構(gòu)的LR-ASPP和BiSeNet V2等常用輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型相比，裂縫檢測(cè)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性與魯棒性明顯較優(yōu)，將此模型結(jié)合無(wú)人機(jī)航拍應(yīng)用于實(shí)際橋梁裂縫檢測(cè)，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(guó)韶，黃涌，等. 基于SegFormer語(yǔ)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(wèn)題，亟待解決。

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lái)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(jué)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(wèn)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(lái)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(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，它已經(jīng)在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)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(yǔ)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(yǔ)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(guó)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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