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1. 拉吊索表观病害检测 （2023.10—-）
入学之后，第一个参与的项目即拉掉所表观病害检测项目。
论文1：面向桥梁拉吊索护套的三阶段表观病害检测流程
摘要：拉吊索护套的表观病害直接关系桥梁结构的安全冗余与使用寿命。然而，大景深成像、复杂背景及索体长度带来的信息割裂，仍制约着拉吊索护套表观病害自动化检测精度。针对现有研究中数据预处理不足与整体性分析缺失的问题，构建了一套涵盖实例分割背景去除、图像拼接、YOLO检测验证三阶段智能检测流程。首先，设计了基于微调后的U2-Net对爬索机器人实采图像进行像素级裁剪，消除背景干扰并保留护套精细特征；随后，采用改进区域SIFT特征匹配实现纵向展开与横向拼接，获得索体图像拼接结果；最后通过针对护套表观病害任务改进后的YOLOv5目标检测模型验证上述流程的有效性。在涵盖1500幅原始缺陷图像的自建数据集上，修改后的模型mAP@0.5指标相比基础YOLOv5提升2.8%。三阶段检测流程能够有效提升拉吊索护套病害的检测精度，并为后续拉吊索病害的三维定位与寿命评估提供高质量数据支撑。