基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法

《基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法》是一篇关于利用深度学习技术进行地铁隧道结构健康监测的研究论文。该研究针对地铁隧道中常见的附属设施和衬砌表观病害问题，提出了一种基于改进Yolov5的目标检测方法，旨在提高检测精度和效率，为地铁隧道的安全运营提供技术支持。

随着城市轨道交通的快速发展，地铁隧道作为重要的基础设施，其结构安全直接影响到乘客的生命安全和运营效率。然而，由于长期处于复杂地质环境和高负荷运行状态，地铁隧道容易出现诸如裂缝、渗水、剥落等表观病害，以及附属设施如电缆支架、通风管道等的损坏或脱落。传统的检测方法主要依赖人工巡检，存在效率低、成本高、主观性强等问题，难以满足现代地铁系统对安全性和智能化管理的需求。

为此，该论文提出了一种基于改进Yolov5的目标检测方法，以实现地铁隧道附属设施和衬砌表观病害的自动识别与分类。Yolov5作为一种高效且准确的目标检测模型，具有良好的实时性和较高的检测精度，被广泛应用于各类工业检测场景。然而，在地铁隧道的特定环境中，原始的Yolov5模型在面对复杂的背景、光照变化和小目标检测时仍存在一定局限性。

针对上述问题，论文作者对Yolov5进行了多方面的改进。首先，在网络结构上，引入了注意力机制，如SE模块和CBAM模块，以增强模型对关键特征的提取能力，提升对细小病害和复杂背景下的检测性能。其次，在数据增强方面，采用了一系列针对地铁隧道图像特点的增强策略，包括调整光照、模拟不同角度拍摄和添加噪声等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，还优化了损失函数，通过引入Focal Loss和IoU Loss的组合，改善了模型对类别不平衡和定位误差的处理效果。

实验部分采用了实际采集的地铁隧道图像数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集。通过对改进后的模型与原始Yolov5以及其他主流目标检测模型（如YOLOv7、SSD、Faster R-CNN）进行对比实验，结果表明，改进后的模型在检测精度、召回率和推理速度等方面均优于其他方法。特别是在小目标检测和复杂背景下病害识别方面表现尤为突出，显示出良好的应用潜力。

论文还探讨了改进模型在实际工程中的部署方案，提出了基于边缘计算的轻量化部署策略，使得模型能够在现场设备上运行，实现快速响应和实时检测。同时，结合可视化工具，实现了病害位置的标注和报告生成，为后续的维护决策提供了直观依据。

综上所述，《基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法》是一篇具有较高实用价值和理论意义的研究论文。通过引入先进的深度学习技术和针对性的优化策略，有效提升了地铁隧道病害检测的准确性和效率，为智慧交通和智能运维提供了新的技术路径和解决方案。