基于像素自适应多尺度特征融合的隧道病害诊断方法

本发明公开了基于像素自适应多尺度特征融合的隧道病害诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、数据预处理；步骤2、构建基于亚像素卷积和图卷积混合的特征增强模块；步骤3、构建基于图卷积与非线性激活混合的像素自适应模块；步骤4、利用融合特征预测。本发明解决了缺陷检测任务中经常存在复杂背景而导致的混叠效应，实现对隧道结构中潜在病害的高精度检测和分类，节约了人力资源，丰富了计算机视觉和人工智能领域中多尺度特征融合的方法体系，支撑了隧道病害诊断领域的发展，为提高隧道病害诊断精度和效率提供了一种选择。