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Defect Detection in Concrete Structures Using Multihead Convolutional Network
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-2794-6_30.png)
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摘要
En 中文
传统核电站混凝土结构缺陷检测方法依赖人工检查，存在主观性和劳动强度大的问题。由于混凝土缺陷存在安全风险并可能导致严重结构失效，借助计算机增强视觉检测至关重要。本文研究了一种轻量级卷积神经网络（CNN）方法，以改进这些缺陷的检测与分类。通过采用多头MobileNet架构，并结合生成建模实现数据增强，旨在提升预测精度与效率。所提出的方法为传统检测技术提供了更可靠、更安全的替代方案，从而保障核电站基础设施的维护与安全。
Keyword:
Machine learning
Safety
Generative AI
Concrete defects
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