一种基于改进U-Net深度神经网络的钢筋混凝土构件地震损伤检测方法

一种基于改进U‑Net深度神经网络的钢筋混凝土构件地震损伤检测方法，它属于钢筋混凝土无损检测技术领域。本发明解决了现有模型对钢筋混凝土构件地震损伤检测的准确性和鲁棒性差的问题。在本发明的编码阶段，通过多层卷积和池化操作提取图像特征，逐步缩小特征图的空间分辨率，捕捉深层语义信息；在本发明的解码阶段，利用转置卷积和跳跃连接恢复特征图分辨率，并融合编码阶段的细节特征，实现多尺度特征融合；并引入通道注意力与空间注意力机制来增强模型对裂缝、剥落等损伤特征的敏感度，提升对关键区域的关注能力，利用改进的U‑Net深度神经网络实现了对钢筋混凝土构件的各类损伤的高效、精准和自动化检测。本发明方法可以应用于地震损伤检测领域。