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在基础设施健康监测中，准确高效的像素级裂缝检测至关重要。研究人员针对传统编码器 - 解码器架构的不足，开展 HACNetV2 研究。结果显示其在多方面优于近期模型，还支持实时推理。这为裂缝检测提供了更优方案。
在基础设施领域，隧道、桥梁、道路等工程如雨后春笋般不断涌现，它们的安全与人们的生活息息相关。然而，这些结构在长期使用过程中，不可避免地会出现各种缺陷，其中裂缝是最为常见的一种。想象一下，一条看似不起眼的裂缝，如果不能及时发现和处理，随着时间的推移，可能会逐渐扩大，最终威胁到整个结构的安全，就像一颗隐藏的定时炸弹。传统的人工检测裂缝方式，不仅耗费大量的人力和时间，而且对于一些细微的裂缝，很容易遗漏。
随着科技的发展，基于数字相机的检测系统应运而生，它凭借成本低、部署灵活等优势受到广泛关注。但要实现精准的像素级裂缝检测，仍然困难重重。不同材料表面的裂缝特征差异很大，比如混凝土、沥青和钢材上的裂缝就各有特点；光照条件的变化，像阴影、反射和眩光等，也会让裂缝的检测变得更加复杂，还容易出现误判或漏判的情况。同时，检测出的裂缝尺寸必须符合工程标准，这无疑又增加了检测的难度。
在这样的背景下，深度学习技术的兴起给裂缝检测带来了新的希望。卷积神经网络（CNN）被广泛应用于裂缝分割领域。早期的 CNN 方法多基于补丁分类，之后发展出了端到端的编码器 - 解码器架构。不过，传统的编码器 - 解码器架构在处理细微、低对比度的裂缝时，容易出现分割错误，因为编码阶段会损失空间分辨率，即便采用一些技术手段，在解码时也难以完全恢复这些信息。为了提高检测精度，一些研究尝试采用更深的 CNN 架构或复杂的多尺度方法，但这又导致模型变得庞大复杂，在实际应用中，尤其是在资源受限的测量仪器上部署时面临困难。
为了解决这些问题，研究人员开展了关于 HACNetV2 的研究。该研究由未知研究机构的研究人员进行，最终取得了令人瞩目的成果。HACNetV2 在公共 BCL 和 CHCrack5K 基准数据集上表现卓越，优于近期的模型，在保持仅 0.52M 参数的轻量级结构的同时，获得了更高的平均交并比（mIoU）和 F1 分数，并且支持实时推理，能以 47 帧每秒（FPS）的速度处理 480×480 的图像。这一成果对于基础设施健康监测意义重大，它为像素级裂缝检测提供了一种高效、精准且实用的解决方案，大大提高了裂缝检测的准确性和效率，有助于及时发现潜在的安全隐患，保障基础设施的安全运行。该研究成果发表在《Expert Systems with Applications》上。
研究人员在开展这项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，采用了一种双分支结构，将全分辨率和高分辨率处理相结合，在保证空间细节的同时降低计算负担。其次，提出了混合空洞空间金字塔注意力模块（HybridASPA），在扩大感受野的同时降低计算复杂度；还设计了裂缝感知注意力模块（CrackAM），增强对细微和复杂裂缝特征的敏感度。通过这些技术，有效提升了模型的性能。
研究结果
- HACNetV2 架构设计：HACNetV2 采用双分支结构，整合全分辨率和高分辨率处理，避免了传统架构中因下采样导致的空间分辨率损失，能更好地保留裂缝的空间细节，为精准检测提供基础。
- 关键模块的作用：HybridASPA 模块通过整合 CrackAM，实现了高效的多尺度特征聚合，在扩大感受野的同时降低计算复杂度。CrackAM 模块利用通道注意力机制，对不同通道的特征响应进行重新校准，突出细微和细长的裂缝细节，提升了模型对裂缝特征的捕捉能力。
- 模型性能评估：在 BCL 和 CHCrack5K 基准数据集上进行实验，HACNetV2 的 mIoU 和 F1 分数表现出色，优于其他模型。同时，该模型参数少，结构轻量，计算成本低，还具备实时推理能力，能快速处理图像，满足实际应用需求。
- 数据集的构建：研究人员整合 11 个高质量的公开数据集，构建了大规模的 CHCrack5K 裂缝检测基准数据集。这个数据集包含 5014 个带标签的图像样本，涵盖了多种材料、裂缝结构和光照条件，为模型训练和评估提供了更丰富、更具挑战性的数据，有助于提高模型的泛化能力。
研究结论和讨论
HACNetV2 作为一种可扩展且高效的高分辨率架构，为像素级裂缝检测带来了新的突破。它在不依赖下采样和上采样的情况下，实现了计算效率和分割性能的良好平衡。通过引入 CrackAM 和 HybridASPA 等创新模块，有效提升了模型对裂缝特征的表示能力，使其在不同场景下都能准确检测裂缝。同时，CHCrack5K 数据集的构建，为裂缝检测领域提供了更具代表性的研究资源，推动了相关研究的发展。
从更广泛的角度来看，HACNetV2 的成功应用，不仅为基础设施健康监测中的裂缝检测提供了可靠的技术支持，也为其他类似的图像检测任务提供了新思路和方法。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，有望进一步优化模型性能，提高检测精度，拓展应用场景，为保障基础设施的安全和可持续发展做出更大的贡献。
