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基于深度学习的混凝土损伤检测方法

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1混凝土结构的重要性与损伤问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.2传统损伤检测方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.3深度学习技术应用于结构健康监测的潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.1混凝土损伤检测技术发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.2基于机器学习的损伤识别研究概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.2.3深度学习在混凝土损伤检测领域的应用进展．．．．．．．．．．．．．．18

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.3.1主要研究目标界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3.2核心研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1混凝土损伤机理与表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1.1混凝土基本特性回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1.2损伤类型与形成过程分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.1.3损伤程度量化方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.2深度学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.2.1人工神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.2.2卷积神经网络结构详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.2.3其他相关深度学习模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.3图像处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

2.3.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

2.3.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

2.4相关数学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

基于深度学习的混凝土损伤检测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.1.1检测数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.1.2数据集构建与标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

3.1.3数据增强策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

3.2检测模型设计与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

3.2.1模型架构设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

3.2.2针对特定数据类型的模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

3.2.3模型结构与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

3.3损伤特征提取与识别策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

3.3.1深度学习模型中的特征自动学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

3.3.2多模态信息融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

3.3.3损伤区域精准定位技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93