基于视觉感知的隧道病害智能检测识别方法及系统

本发明提出基于视觉感知的隧道病害智能检测识别方法及系统，涉及隧道病害检测技术领域。包括获取隧道病害图片数据集；搭建DB‑FOCS网络模型；对DB‑FOCS网络模型进行训练，得到训练好的DB‑FOCS网络模型；将待识别的隧道病害图片输入至DB‑FOCS网络模型中，利用可变形卷积层提取特征并生成偏移量，使用偏移量修正提取的特征，得到多层特征图；将多层特征图输入至BiFPN结构中，进行跨层特征融合；将跨层特征图输入至Head分支中，再次利用可变形卷积层提取特征，得到病害识别结果。本发明使算法更好的应对目标检测任务中的各种尺寸变化以及形变，提升了目标检测的性能，提高模型准确度和稳定性。