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摘要：本发明公开了基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法及系统，涉及智能监测与检测技术，包括输入原始图像数据并进行预处理，构建并训练混合专家模型MoE，通过门控单元的网关模块进行初次粗粒度检测；进行网关模块和混合专家模型MoE的链接适配，通过优化算法根据适配结果训练调整网关模块与混合专家模型MoE的参数并激活混合专家模型MoE进行二次细粒度检测；对混合专家模型MoE的细粒度检测的输出结果进行融合，生成并提供最终的裂缝检测报告。本发明提升多目标裂缝检测的效率和准确性，采用多目标优化和贝叶斯优化来细致调节模型参数，提高模型的性能，增加其在不同检测场景下的适应性和鲁棒性，体现本发明在裂缝检测技术领域的先进性。

主权项：1.基于专家系统的多目标优化大坝裂缝检测增强方法，其特征在于：包括，输入原始图像数据并进行预处理，构建并训练混合专家模型MoE，通过门控单元的网关模块进行初次粗粒度检测，通过多目标检测模型对输入待检测图像进行多类型裂缝的检测，输出裂缝检测结果和对应概率值，根据对应裂缝检测结果包括未检测到任何裂缝、单个裂缝类型、多个裂缝类，判断进一步操作过程，当判断检测到多个裂缝类型，根据裂缝类型，匹配混合专家模型中的专家检测模型，根据匹配混合专家模型中的专家检测模型计算得出的匹配度大小，选择匹配度最高的专家检测模型进行关联，门控单元的网关模块通过多目标检测模型根据裂缝概率值分配每个专家模型的权重，门控单元通过SSD架构进行训练图像中的裂缝类型，考虑裂缝类型的不平衡问题，调整权重分配；进行网关模块和混合专家模型MoE的链接适配，通过优化算法根据适配结果训练调整网关模块与混合专家模型MoE的参数并激活混合专家模型MoE进行二次细粒度检测，根据二次细粒度检测的检测结果判断专家模型和门控单元的判断误差大小，根据误差结果保留对应检测结果；对混合专家模型MoE的细粒度检测的输出结果进行融合，根据裂缝位置和裂缝类型进行结果融合，先通过裂缝的距离位置进行首轮判断，判断不同模型检测到的裂缝位置之间的距离为是否同一条裂缝，为同一条裂缝时，将位置和大小信息取平均值进行合并，进行二轮判断，判断裂缝类型是否一致，结果一致时则直接融合，生成并提供最终的裂缝检测报告。

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