基于多任务约束深度学习的水工隧洞缺陷检测方法研究

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摘要：

由于水工隧洞环境复杂、缺陷类型多，数字图像处理技术在隧洞巡检中的应用存在缺陷识别精度低、鲁棒性差等问题。为此，提出了基于多任务约束深度学习的水工隧洞缺陷自动检测方法。该方法在Faster R-CNN深度学习原理的基础上，结合原始目标检测的定位约束、类别约束，增加特征到影像恢复的约束，可以较完整地保留图像以及缺陷特征信息，从而解决部分水工隧洞缺陷样本不全而引起的特征提取不鲁棒的问题。（剩余9255字）

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