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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明提出了一种地铁隧道接缝渗漏水的智能检测方法，涉及土木工程运维领域；具体包括以下步骤：S1通过数据库构建模块和渗漏水图像标注模块对隧道渗漏水图像进行处理，获取隧道图像中包含的渗漏水信息；S2通过训练图像增强模块，对渗漏水图像进行增强，并获取对应的渗漏水信息；S3使用基于SwinTransformer的渗漏水特征检测模块和基于SandGlassBlock的渗漏水特征检测模块提取增强图像中的全局特征和局部特征；S4通过特征金字塔融合得到的全局特征和局部特征；S5通过区域建议网络读取融合后的渗漏水特征，并给出建议边界框；S6通过图像分类头和图像边界框回归头对建议边界框进行预测微调，并输出最终的真实边界框以及类别结果，实现对接缝渗漏水进行精准检测。

主权项：1.一种地铁隧道接缝渗漏水的智能检测方法，其特征在于，基于网络训练模块和迁移学习模块训练检测方法，具体包括以下步骤：S1：通过数据库构建模块和渗漏水图像标注模块对隧道渗漏水图像进行处理，获取隧道图像中包含的渗漏水信息；在步骤S1中，具体包括以下步骤：S11：标注内容包括表观缺陷的最小外接矩形的左上角坐标、右下角坐标，和渗漏水的类别，标注形式如下所示： 其中，前四个数值为每处渗漏水的坐标信息，第五个值为渗漏水的类别，第六处为此目标是否为困难目标，若目标为困难，在后续训练过程中此目标会进行多次训练；标注完成的图像信息以.xml格式的文件保存；S12：数据库构建模块读取隧道渗漏水图像及其对应的.xml信息文件，输出训练集、验证集和一个.JSON格式的文件；S13：训练集中包含有用于网络训练的图像文件；验证集中包含有用于网络验证的图像文件；.JSON格式文件中记录有所有训练图像及验证图像的文件名和包含渗漏水的最小外接矩形信息和类别信息；S2：通过训练图像增强模块，对渗漏水图像进行增强，并获取对应的渗漏水信息；图像增强模块中包括渗漏水图像预处理模块、图像尺寸调整模块、图像标注信息读取模块和渗漏水标注结果可视化模块；S3：使用基于SwinTransformer的渗漏水特征检测模块和基于SandGlassBlock的渗漏水特征检测模块提取增强图像中的全局特征和局部特征；S4：通过特征金字塔融合步骤S3中得到的全局特征和局部特征；S5：通过区域建议网络读取融合后的渗漏水特征，并给出建议边界框；S6：通过图像分类头和图像边界框回归头对建议边界框进行预测微调，并输出最终的真实边界框以及类别结果。

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