利用深度学习技术对大坝防渗池中水下混凝土的磨损情况进行自动化定量评估

《AUTOMATION IN CONSTRUCTION》：Automated quantitative assessment of underwater concrete abrasion in dam stilling basins using deep learning

　　

吕晓宇|陈永灿|王浩然|李永龙|黄旭日

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  自动化框架实现了水下磨损的定量评估。
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  基于物理特性的双流解码器能够分离纹理和语义特征。
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  频域预训练提高了系统对视觉损伤的鲁棒性。
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  将聚合曝光率误差降低至0.09%（提升了86%）。
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  实时处理能力（38.8 FPS）支持基于遥控无人潜水器（ROV）的检测操作。