基于Detectron2的大坝涂层缺陷检测识别系统开发

基于Detectron2的大坝涂层缺陷检测识别系统开发

1. 引言

1.1 研究背景与意义

大坝作为重要的水利基础设施，其结构安全直接关系到人民生命财产安全和区域经济发展。大坝涂层作为保护大坝结构的第一道防线，其完整性和质量状况对延长大坝使用寿命、防止结构损伤具有至关重要的作用。然而，由于长期暴露在复杂的环境条件下，大坝涂层容易出现裂缝、剥落、鼓包等多种缺陷。传统的人工检测方法不仅效率低下，而且存在主观性强、危险性高、覆盖范围有限等问题。

随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自动化缺陷检测技术为大型基础设施的维护管理提供了新的解决方案。Detectron2作为Facebook AI Research开发的先进目标检测和实例分割平台，具有强大的性能和灵活的扩展性，为大坝涂层缺陷的自动化检测提供了技术基础。

1.2 研究目标与内容

本研究旨在基于Detectron2框架中的Mask R-CNN算法，开发一套高效准确的大坝涂层缺陷检测识别系统。具体研究内容包括：

1. 构建大坝涂层缺陷数据集，包含裂缝、剥落、鼓包三种典型缺陷
2. 基于Mask R-CNN算法构建缺陷检测模型
3. 优化模型训练策略，提高检测精度和效率
4. 开发完整的缺陷检测系统，实现缺陷的定位、分类和量化分析
5. 评估系统性能，验证其在实际应用中的有效性

2. 相关技术与理论