必贏3003no1線路檢測(cè)中心必贏3003no1線路檢測(cè)中心李延成教授團(tuán)隊(duì)在土木工程領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Automation in Construction》（中科院一區(qū)TOP期刊，IF=10.3）上發(fā)表為“Dual attention transformer network for pixel-level concrete crack segmentation considering camera placement”的研究論文。2021級(jí)碩士研究生吳英杰為該論文的第一作者，李延成教授和李少琪副教授共同指導(dǎo)，必贏3003no1線路檢測(cè)中心為第一通訊單位。
裂縫是混凝土建筑結(jié)構(gòu)的最常見損傷類型，也是導(dǎo)致結(jié)構(gòu)倒塌的主要原因之一。因此，裂縫檢測(cè)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域有著重要的意義。該文提出了一種基于Transformer的語義分割網(wǎng)絡(luò)（PCTNet）用于檢測(cè)像素級(jí)寬度的裂縫，并探究了不同檢測(cè)距離對(duì)于網(wǎng)絡(luò)性能的影響。PCTNet采用特征金字塔的結(jié)構(gòu)來提取多尺度的特征信息，并提出Dual attention block對(duì)提取到的特征信息做自注意力運(yùn)算。在真實(shí)場(chǎng)景下，由于復(fù)雜的背景以及不同拍攝距離，所采集到的圖像中裂縫像素與背景像素之間的對(duì)比度很低，導(dǎo)致很難準(zhǔn)確的檢測(cè)出裂縫像素。基于此，該文提出的Dual attention block，其包含兩種注意力機(jī)制來分別提取局部特征信息和全局特征信息，并將二者融合以此來充分提取裂縫特征并與背景區(qū)分。此外，該文還提出裂縫檢測(cè)性能評(píng)估指標(biāo)分別為Pixel IoU和Relative error rate，用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)對(duì)于細(xì)小裂縫的檢測(cè)能力。結(jié)果表明，所提出的PCTNet可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出毫米級(jí)寬度的裂縫，且在復(fù)雜環(huán)境下仍展現(xiàn)出較好的泛化性和魯棒性。PCTNet在檢測(cè)效率和檢測(cè)準(zhǔn)確率上有著很好的平衡，能夠以較低的計(jì)算成本準(zhǔn)確快速的檢測(cè)出裂縫，更適合部署到實(shí)際工程中來進(jìn)行結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)。
文章在線網(wǎng)址：https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.105166
作者：李少琪；審核：張濤、方海
