一种基于改进实例分割算法的隧道衬砌裂缝智能检测方法

本发明公开了一种基于改进实例分割算法的隧道衬砌裂缝智能检测方法，先获取隧道衬砌图片；选取包含裂缝的隧道衬砌图片并进行数据增强，接着使用Labelme数据标注方法对其中的裂缝进行像素级标注，建立裂缝数据集；采用更轻量化的C2f_EMSC模块替换YOLOv8算法主干网络和颈部网络中的部分C2f模块，在每个C2f_EMSC模块后方插入CBAM注意力机制，并用EIoU损失函数替换YOLOv8算法原本的CIoU损失函数，完成YOLOv8实例分割算法改进；然后基于裂缝数据集训练并得到隧道衬砌裂缝像素级检测模型；输入隧道衬砌图片，利用检测模型对隧道衬砌图片进行检测，输出隧道衬砌裂缝检测结果。与现有技术相比，本发明用轻量化模型实现了隧道衬砌裂缝的像素级、高精度检测，且能够部署在轻量化设备上。