隧道异常检测模型建立以及检测预警方法

本发明涉及隧道异常检测领域，具体涉及隧道异常检测模型建立以及检测预警方法，建立ARDMADet模型，该ARDMADet模型是改进的YOLOv10模型，该ARDMADet模型包括对输入图像进行特征提取的骨干网络、对特征图进行特征提取与融合的颈部网络和对颈部网络输出的融合特征图进行检测和分类的头部结构；将YOLOv10模型的骨干网络中的C2f模块替换为SADMA_AR模块，在C2f模块的Concat模块与卷积模块中增加第一SADMA模块，将C2f模块中的两个卷积模块都替换为第一自适应矩形卷积模块，将C2f模块中的Bottleneck模块替换为Mablock模块；自适应矩形卷积模块不仅能改变卷积核的形状，还能根据学习到的高度和宽度动态调整采样点数量，解决了以往卷积中采样点数量固定、难以适配多尺度目标的问题。