来源：期刊VIP网 时间：
作者：舒昕;钟继卫;吴运宏;杜君;李晓行;
单位：中铁大桥局武汉桥梁特种技术有限公司;中铁大桥局集团有限公司;桥梁智能与绿色建造全国重点实验室;
摘要：针对大跨径钢结构桥梁高强螺栓群松动病害人工巡检效率低、风险大及智能化检测中数据集样本不足、检测精度不高、泛化性较弱等问题，提出一种基于深度学习的钢结构桥梁高强螺栓群松动病害识别方法。首先利用基于深度学习的YOLOv10(You Only Look Once version 10)目标检测算法对螺栓进行目标检测；其次采用匈牙利(Kuhn-Munkres)算法对高强螺栓群基准图和待检测图进行二分匹配，同时将图片划分为单螺栓子图；然后提出一种多任务学习注意力机制的高强螺栓关键点检测算法，设计空间聚类的螺栓六角点后处理模块，融合透视变换，自上而下检测螺栓6个角点；最后对比基准图与待检测图螺栓关键点的变化，计算螺栓松动角度。采用该方法对复杂环境下的室内、室外钢桁梁节段模型及实桥钢桁梁上的高强螺栓群进行检测试验。结果表明：该方法能准确检测出螺栓是否松动，检测准确率达到了97%以上，召回率均达到了95%以上，该方法具有较好的实用价值和工程前景。
关键词：钢结构桥梁;;高强螺栓群;;螺栓松动;;注意力机制;;目标检测;;关键点检测;;病害识别
基金资助：国家重点研发计划项目(2022YF-1025专项);; 中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目(2022-专项-03)~~
