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课题来源：某省交通院横向委托项目

案例定位：面向桥梁定期检测中人工目视检测效率低、传统图像处理算法受光照与噪声干扰严重、现有深度模型计算量大难以满足工业实时部署等痛点，开展基于深度可分离卷积轻量化语义分割网络的混凝土桥裂缝高精度实时识别技术转化研究

1 项目背景

随着我国桥梁保有量持续增长，混凝土桥面及主体结构裂缝已成为影响运营安全的核心病害。传统人工检测依赖桥检车与裂缝观测仪，效率低、成本高且存在安全风险。基于机器视觉的裂缝识别方法（如Canny边缘检测、阈值分割）对弱边缘和复杂背景噪声敏感，鲁棒性不足。近年来，深度学习语义分割网络（如UNet）显著提升了裂缝识别精度，但其参数量大、计算开销高，难以在嵌入式或移动端满足实时检测需求。轻量化网络MobileNet通过深度可分离卷积大幅减少计算量，但直接应用于裂缝分割时细小裂缝召回率偏低。本发明融合UNet的编码器解码器结构与深度可分离卷积，构建轻量化高精度裂缝识别网络MUNet，实现混凝土桥裂缝的实时准确检测。

深度森林围绕“轻量化语义分割网络设计深度可分离卷积特征提取端到端裂缝像素级识别”全链路技术路径，完成了包含基于深度可分离卷积的编码器结构、多尺度特征融合解码器、自适应裂缝边缘细化模块在内的多项发明专利布局，并同步开展了混凝土实梁裂缝检测系统搭建与现场验证。

2 本专利要解决的问题

（1）经典语义分割网络UNet参数多、计算量大，对工业相机采集的高分辨率桥梁图像处理延迟高，难以部署于移动端或现场嵌入式设备，无法满足实时检测要求。

（2）混凝土桥梁裂缝图像常受光照不均、雨水痕迹、涂抹干扰及阴影等复杂背景影响，传统特征提取方法易产生误检与漏检，尤其对宽度小于3像素的细裂缝识别召回率低。

3 专利技术核心价值点

3.1 基于深度可分离卷积的轻量化编码器结构

本发明在UNet编码器中以深度可分离卷积替代标准卷积。设输入特征图尺寸为 DF×DF，输入通道数为 M，输出通道数为 N，卷积核大小为 DK×DK。标准卷积参数量为：

深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积组成，参数量为：

二者参数量之比为：

​

采用 DK=3时，深度可分离卷积参数量约为标准卷积的 1/9∼1/8，大幅降低模型计算负载。编码器每级堆叠两层深度可分离卷积，后接批量归一化与ReLU激活，并通过最大池化实现下采样。

3.2 编码器解码器跳跃连接与多尺度特征融合

网络沿用U型对称结构，编码器输出尺寸为 32×32×1024的特征图。解码器通过转置卷积上采样，并将对应编码器层的特征图进行拼接融合。设下采样阶段特征图为 Fenc，上采样阶段特征图为 Fdec，融合后特征图 Ffuse=concat(Fenc,Fdec)。特征融合过程中尺寸变化如下（以输入 512×512×3为例）：下采样至 256×256×64后与同尺寸上采样特征融合得 256×256×128；依次类推直至恢复至 512×512×C，最终经 1×1卷积输出裂缝概率图。

3.3 针对裂缝分割的混合损失函数与评价指标

为缓解裂缝像素与背景像素数量严重不平衡问题，引入召回率约束。召回率 R 定义为正确检测的裂缝像素数占真实裂缝像素总数的比例：

其中TP为真正例（正确检测的裂缝像素），FN为假反例（漏检的裂缝像素）。模型总体准确率 A为：

​

训练采用Adam优化器，初始学习率 10−3，当验证损失连续3轮不下降时学习率减半。

4 专利转化验证与分析

为验证本发明在混凝土桥裂缝检测场景下的有效性与先进性，依托某省交通院桥梁检测基地，采集混凝土实梁表面裂缝图像1200张（含光照不均、涂抹干扰、细裂缝等复杂工况）。经筛选与扩充，制作训练集2880张（512×512）、验证集320张、测试集200张（1024×1024）。对比模型包括经典UNet与MobileNet。

在分割精度方面，本发明MUNet在测试集上的平均准确率为99.10%，平均召回率为90.71%。相较于UNet（准确率98.81%，召回率88.85%），准确率提升0.29%，召回率提升1.86%；相较于MobileNet（准确率95.57%，召回率83.98%），准确率提升3.53%，召回率提升6.73%。尤其对宽度≤3像素的细裂缝，召回率较UNet提高5.2%。

在实时性方面，MUNet处理单张1024×1024图像的平均识别时间为0.133秒，较UNet（0.422秒）缩短68.5%，推理速度满足工业现场实时检测要求（≥7帧/秒）。模型参数量约为UNet的1/8，可部署于NVIDIA Jetson等嵌入式平台。

在抗干扰性能方面，对含强光照阴影、涂抹痕迹及雨渍的图像测试表明，MUNet的误检率（假正例率）为2.3%，远低于MobileNet的7.1%，与UNet相当。

5 专利转化成效

相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。

深度森林公司与某省交通院围绕“基于深度可分离网络的混凝土桥裂缝识别”核心技术体系，已完成2项国家发明专利与2项软件著作权（桥梁裂缝实时检测嵌入式软件、裂缝特征量化分析软件）的组合申请与布局。同步搭建了集成工业相机、自行走支架及无线通信的桥下裂缝自动检测系统，在实验室实梁上完成验证。后续计划将该系统应用于某高速公路20座混凝土桥梁的定期检测试点，预期可将单座桥梁裂缝检测人工成本降低65%，检测效率提升3倍以上，为桥梁智慧运维提供关键技术支撑。

山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。

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