基于EasyDL的隧道病害智能识别模型分析.pdf
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1、基于 平台对隧道衬砌裂缝、渗漏水、涂层脱落和瓷砖脱落 类隧道典型病害进行数据标注创建识别模型并对模型进行评价部署 经过多次试验发现使用 平台自定义训练出的隧道衬砌病害图像分割模型受采集图像时的光照、环境背景影响较小可实现隧道病害智能识别特别是对隧道衬砌裂缝的识别准确性相比于传统图像识别算法有较大提升 关键词:隧道病害 识别模型智能识别中图分类号:.文献标识码:概述近年来我国基础设施建设快速发展交通建设在经济发展中起到重要的先行作用 随着公路通车里程和隧道数量的增加如何及时检测、养护已通车隧道和在建隧道成为现阶段交通行业的重要研究课题之一针对当前隧道病害检测手段不全面、检测过程自动化程度低、成本
2、较高和影响交通等问题应用机器人、机械臂或检测车搭载相机等设备自动采集结构病害以及应用图像识别技术定位病害的方法得到广泛关注和推广应用传统图像识别存在一定的局限性 如后端识别系统泛化程度低、运算时间长、识别效率低而深度学习技术可以弥补该缺陷 深度学习从大数据中学习知识并完成特征提取和任务分类具有提取特征能力强运行速度快且稳定等优点目前在图像识别领域得到广泛应用 可以自定义训练图像分割模型实现定制图像识别 其不拘泥于模型参数和深度学习算法而是关注如何识别病害快速建立隧道病害识别模型 基于 的智能识别模型构建应用基于 平台的图像分割模型对衬砌裂缝、渗漏水、涂层脱落、瓷砖脱落四类隧道典型病害进行训练识
3、别 自动识别流程包括:()数据服务:创建数据集上传数据并标注()模型训练:根据业务需求选择技术方向配置训练任务参数后启动训练任务()模型部署:将训练成果模型部署为、设备端、私有服务器部署或软硬件一体多种形态 具体步骤如下:()创建数据集训练前需要在数据中心选择【创建数据集】创建数据集时需要输入数据集名称选择数据标注状态和导入方式来为数据集添加图片训练图片的拍摄环境要与实际场景中需要识别的图片一致 每张标签图片需要覆盖实际场景的可能性如拍照角度、光线明暗变化等训练集覆盖的场景越多模型的泛化能力越强()上传数据并在线标注在【数据标注/上传】页面选择数据集并在线标注图片当前数据标注支持多边形、圆形、
4、直线和刷子的形式 由于隧道裂缝细长选择直线段标注形式多个连续的直线段可组成一条裂缝瓷砖脱落、涂层剥落和渗漏水采用多边形的形式标注沿病害边缘选择关键点连接为一个闭合区域标注过程中要框出图片中出现的全部目标物体标注框可重叠 标注框应包含整个物体尽可能剔除多余背景 若图片中存在较多标签相同的目标物体不需重复选择标签可以锁定标签框选目标 年 第 期 北方交通物体即可 当数据量较大时可通过智能标注和多人标注降低标注成本提高标注效率()创建模型在模型中心导航创建模型 目前单个用户在每类模型下最多可创建 个模型每个模型均支持多次训练()模型训练数据提交后可以在模型中心导航训练模型训练需要选择当前模型、业务场
5、景、部署方式和算法模型训练与训练时间和数据量大小有关如 张图片可能需要数小时进行训练 模型训练过程中可以设置“训练完成”的短信提醒并离开页面()模型效果评价模型训练结束后可以看到模型效果以及详细的模型评估报告 采用准确率、精确率、召回率、()、阈值等指标对模型效果进行评价各指标具体含义详见表 表 模型相关评价指标及含义模型评价指标具体含义准确率正确分类的样本数与总样本数之比越接近 模型效果越好精确率对某类别而言表示正确预测为该类别的样本数与预测为该类别的总样本数之比召回率对某类别而言表示正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比 对某类别而言表示精确率和召回率的调和平均数、表示针对一个数据
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