用于巡检无人载具的大坝缺陷实时语义分割方法及装置

本发明提出一种用于巡检无人载具的大坝缺陷实时语义分割方法及装置，对巡检无人载具监测大坝的RGB‑D缺陷图像进行特征提取，基于ConvNeXt‑T网络模块生成多阶段RGB图像和深度图像，再输入到基于池化注意力机制进行特征增强；将同一阶段特征增强后的特征图送入特征融合模块，基于跨模态注意力机制进行优化，并融合以得到多级融合特征图；将最后一级融合特征图送入空洞金字塔池化模块生成多尺度语义图；将相邻三级融合特征图输入上采样恢复模块，基于各融合特征图的不同表征和上下文信息，进行多次卷积和池化操作得到语义分割图；再输入上采样层生成大坝缺陷实时语义分割结果。由此，进行双重特征增强的实时语义分割，提高了实时语义分割的推理速度和分割精度。