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作者：王洪钰;苏超;王文君;
单位：河海大学水利水电学院;
摘要：为提高水工混凝土结构表面缺陷检测的效率及准确性，提出了一种边框级缺陷检测模型DetDamage。该模型首先采用轻量化主干网络进行特征提取，降低整体计算成本；然后通过多级特征融合网络对特征图进行融合和增强；最后通过解码头合并得到预测结果。测试结果表明，DetDamage对于四类缺陷分别可以实现77.24%(裂缝)、87.43%(剥落)、82.61%(露筋)、83.67%(渗漏)的检测精度，平均检测精度为82.74%。这表明该模型在水工混凝土表面缺陷的检测中具有良好的效果和可行性。
关键词：水工混凝土结构;;缺陷检测与量化;;深度学习;;智慧管理
