【摘 要】
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随着民航业务飞速发展,飞机的起降次数逐渐增加,机场跑道每天承载着数以百计甚至千计架次的飞机起降。而超负荷运行、天气、温差、地下水位、雷击等因素可能会对跑道造成损坏,导致出现裂缝,从而威胁到飞机的起降、滑行安全。因此,对于跑道裂缝的检测逐渐被重视。基于深度学习的目标检测算法能够对目标进行实时检测,能为智能化裂缝检测提供可行之法。针对人工巡检耗时耗力,传统的图像识别方法实时性不够等问题,本文结合深度学
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随着民航业务飞速发展,飞机的起降次数逐渐增加,机场跑道每天承载着数以百计甚至千计架次的飞机起降。而超负荷运行、天气、温差、地下水位、雷击等因素可能会对跑道造成损坏,导致出现裂缝,从而威胁到飞机的起降、滑行安全。因此,对于跑道裂缝的检测逐渐被重视。基于深度学习的目标检测算法能够对目标进行实时检测,能为智能化裂缝检测提供可行之法。针对人工巡检耗时耗力,传统的图像识别方法实时性不够等问题,本文结合深度学习目标检测知识,以检测机场跑道裂缝为目的,提出了一种基于Yolov5的机场跑道裂缝检测算法。针对Yolov5对细小裂缝漏检问题,提出基于注意力机制的Yolov5改进算法,在Yolov5网络结构中的主干部分加入CBAM和CA注意力机制,提高裂缝特征在通道和空间上的联系,通过对比实验发现,加入CBMA和CA注意力机制后,加强了模型对裂缝有效特征的提取能力,进而改善了对细小裂缝的检测能力。在进行测试实验时,发现部分测试结果有错检和漏检的错误,经分析,出现错检和漏检的测试图像带有运动模糊,结合条件生成对抗网络对模糊裂缝图像进行超分辨率去模处理,通过生成式对抗网络训练一个CNN网络作为生成器网络和一个判别网络,以对抗方式训练两个网络,并对模糊图像进行残差校正,提高训练速度与模型泛化能力,最后与模糊图像融合,得到去模糊后结果,去除模糊后进行对比试验,实验表明,去除运动模糊后,模型可以对测试图片进行有效检测。最后对机场跑道裂缝检测平台进行了设计与实现,通过测试证明本系统能完成对裂缝的实时检测。
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