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中铁大桥局高强螺栓群松动病害识别:YOLOv10+匈牙利匹配+关键点检测,准确率97%以上

2026-10-8 21:36| 发布者: 桥梁检测| 查看: 0| 评论: 0|原作者: 桥梁检测|来自: 期刊VIP网 时间:

摘要: 我们的服务符合学术规范和道德 专业 高端让您使用时没有后顾之忧 当前位置:期刊VIP网 世界桥梁2026年第01期 基于深度学习的钢结构桥梁高强螺栓群松动病害识别研究 世界桥梁2026年第01期:基于深度学习的钢结构桥梁高强螺栓群松动病害识别研究 来源:期刊VIP网 时间: 作者:舒昕;钟继卫;吴运宏;杜君;李晓行; 单位:中铁大桥局武汉桥梁特种技术有限公司;中铁大桥局集团有限公司;桥梁智能与绿色
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世界桥梁2026年第01期

基于深度学习的钢结构桥梁高强螺栓群松动病害识别研究

世界桥梁2026年第01期:基于深度学习的钢结构桥梁高强螺栓群松动病害识别研究

来源:期刊VIP网 时间:

作者:舒昕;钟继卫;吴运宏;杜君;李晓行;

单位:中铁大桥局武汉桥梁特种技术有限公司;中铁大桥局集团有限公司;桥梁智能与绿色建造全国重点实验室;

摘要:针对大跨径钢结构桥梁高强螺栓群松动病害人工巡检效率低、风险大及智能化检测中数据集样本不足、检测精度不高、泛化性较弱等问题,提出一种基于深度学习的钢结构桥梁高强螺栓群松动病害识别方法。首先利用基于深度学习的YOLOv10(You Only Look Once version 10)目标检测算法对螺栓进行目标检测;其次采用匈牙利(Kuhn-Munkres)算法对高强螺栓群基准图和待检测图进行二分匹配,同时将图片划分为单螺栓子图;然后提出一种多任务学习注意力机制的高强螺栓关键点检测算法,设计空间聚类的螺栓六角点后处理模块,融合透视变换,自上而下检测螺栓6个角点;最后对比基准图与待检测图螺栓关键点的变化,计算螺栓松动角度。采用该方法对复杂环境下的室内、室外钢桁梁节段模型及实桥钢桁梁上的高强螺栓群进行检测试验。结果表明:该方法能准确检测出螺栓是否松动,检测准确率达到了97%以上,召回率均达到了95%以上,该方法具有较好的实用价值和工程前景。

关键词:钢结构桥梁;;高强螺栓群;;螺栓松动;;注意力机制;;目标检测;;关键点检测;;病害识别

基金资助:国家重点研发计划项目(2022YF-1025专项);;

中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目(2022-专项-03)~~

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世界桥梁

北大核心JSTWJCI

ISSN:1671-7767

CN:42-1681/U



▶ 来源:《世界桥梁》2026年第01期(中铁大桥局)
▶ 原文标题:中铁大桥局高强螺栓群松动病害识别:YOLOv10+匈牙利匹配+关键点检测,准确率97%以上
▶ 原文链接:http://qikanvip.com/qkml/145609.html
▶ 转载时间:2026-10-08

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