基于改进U-Net的电缆隧道裂缝精准预测方法研究：IRHC U-Net模型的多模块集成与性能验证

为解决电缆隧道裂缝检测效率低、精度不足的问题，研究人员提出了一种基于改进U-Net的IRHC U-Net模型，集成Inception-residual卷积(IRC)、混合注意力(HA)、混合空洞卷积(HDC)和跨层聚合解码器(CLGD)模块。实验表明，该模型在电缆隧道裂缝数据集上的MIOU达84.79%，准确率99.82%，显著优于FCN、SegNet等对比模型，为隧道智能巡检提供了高效技术方案。

　　

电缆隧道作为城市电力输送的“血管”，其结构完整性直接关系到供电安全。然而，隧道裂缝会导致渗水、钢结构腐蚀等问题，传统人工检测效率低下且风险高。尽管已有研究尝试用机器视觉和深度学习（如FCN、DeepLabv3+）进行裂缝识别，但复杂环境下裂缝边缘模糊、多尺度特征提取不足等问题仍未解决。针对这一挑战，国内研究人员开发了IRHC U-Net模型，相关成果发表在《Array》。

研究采用TensorFlow框架，通过SONY PXW-X70相机采集469张隧道图像，经LabelMe标注和翻转/噪声添加等数据增强扩至1407张。关键技术创新包括：1）Inception-residual卷积(IRC)模块结合多尺度特征提取与残差连接；2）混合注意力(HA)模块强化边缘特征；3）混合空洞卷积(HDC)扩大感受野；4）跨层聚合解码器(CLGD)缩小编解码器语义差距。实验在NVIDIA RTX 4080显卡上完成，采用Adam优化器（学习率0.001）和交叉熵损失函数。

数据增强与处理
通过左右翻转（公式1）、对比度调整（公式2）和高斯噪声添加（公式3）提升数据多样性，图像分辨率统一为1024×1024像素，训练集/验证集/测试集按8:1:1划分。

模型结构验证
IRHC U-Net在编码器阶段依次应用IRC、HA模块和最大池化，解码器阶段结合反卷积与CLGD模块。消融实验显示，移除CLGD、HDC、HA或IRC模块分别导致MIOU下降1.43%-2.77%，证实各模块的协同增效作用。

性能对比
在自建电缆隧道数据集上，IRHC U-Net的MIOU（84.79%）较U-Net原模型提升2.96%，精度达91.35%。可视化结果显示其对细小裂缝边缘的捕捉能力优于对比模型（图9）。跨数据集测试中，在Crack500等公开数据集上MIOU仍保持82.95%，展现强泛化性。

该研究通过多模块创新解决了隧道裂缝分割中的边缘模糊和语义鸿沟问题。IRC模块通过1×1与3×3卷积级联适应裂缝多尺度特性，HA模块通过通道-空间双注意力机制抑制背景干扰。实验证明，该方法可为智能巡检机器人提供高精度裂缝定位，未来结合生成对抗网络(GAN)进一步扩充数据有望提升性能。研究为基础设施健康监测提供了可推广的深度学习解决方案。