基于深度神经网络的桥梁图像裂缝识别方法及系统

本发明公开了基于深度神经网络的桥梁图像裂缝识别方法及系统，该方法通过探地雷达设备采集桥梁B‑Scan图像；对图像进行归一化、直达波削弱及自动增益增强等预处理；基于改进的EfficientDet‑D3网络提取特征，其中在主干网络中引入MoHAttention模块以增强微弱裂缝特征，在特征融合过程中采用深度可分离卷积优化BiFPN结构，以提升小尺度裂缝目标的检测能力，输出裂缝位置框、类别与置信度信息；所述系统包括数据采集模块、预处理模块、神经网络检测模块和输出显示模块。本发明能够实现对内部隐伏裂缝的高精度、强鲁棒性识别，适用于实际桥梁巡检工程中的快速检测与智能监测应用。