混凝土裂纹检测
项目简介
随着基础设施的老化，混凝土结构的裂纹检测变得越来越重要。混凝土结构的裂纹可能导致承载能力下降，增加倒塌风险，并引发水渗透和钢筋腐蚀，进一步削弱结构强度。若不及时修复，裂纹还会增加维护成本，缩短使用寿命，带来安全隐患。
传统的检测方法通常依赖人工检查，效率低且容易漏检。引入AI技术可以提高检测的准确性和效率。
数据准备
借助 Labelme 的 AI 辅助标注，标注一批有裂纹的混凝土数据。为了能够准确计算裂纹轮廓和面积，采用实例分割模型和多边形标注方法。
数据分析
通过数据分析功能进行图像预览，统计标注数据，图像尺寸为 256×256 的图像 172 张， 480×320 的 23 张。标注的裂纹数量 453 个。
训练参数
- 训练集和验证集按照 8:2 的比例进行划分。
- 数据倍增选择 2，表示使用两倍的数据进行训练。数据量少时，可以选择5-10。数据量超过 1000 时，通常为 1。
- 训练尺寸 640×640；这里的训练尺寸不一定与图像尺寸相同。训练尺寸越小推理速度越快，原图尺寸在 1000×1000 以下，通常选择 320×320 或 640×640，需按实际效果调整。
- 实例分割模型默认参数：训练代数 12 代，学习率 0.001，批量大小（batchsize）2。这些参数通常不需要调整。
训练过程
从损失曲线评估，loss 已经下降至 0.16 并趋于平稳，训练过程已经收敛：
测试
在 AI 测试平台中加载测试图像，选择刚刚训练完成的模型，模型名称由项目名称＋完成时间组成：
测试平台能够可视化模型效果：
推理速度
此模型在 4090 显卡的推理速度约为 500 张。
相似需求
- 桥梁结构检测：
- 检查桥梁的裂纹、腐蚀和变形，以确保其安全性和稳定性。
- 隧道检测：
- 监测隧道内壁的裂纹、渗水和沉降，防止结构失效。
- 道路表面检测：
- 检测道路的裂纹、坑洞和沉降，确保行车安全。
- 建筑物外立面检测：
- 评估建筑物外墙的裂纹、剥落和渗水问题，以维护建筑美观和安全。
- 水坝检测：
- 监测水坝的裂纹、渗漏和变形，确保其防洪和蓄水功能。
- 钢结构检测：
- 检查钢结构的腐蚀、裂纹和连接点的完整性，确保结构安全。