Quantitative identification of debonding defects in building façades based on UAV-thermography using a two-stage network integrating dual attention mechanism

热成像 鉴定(生物学) 对偶(语法数字) 机制(生物学) 双线性插值 分割 人工智能 深度学习 计算机科学 模式识别(心理学) 计算机视觉 光学 红外线的 哲学 植物 物理 文学类 艺术 认识论 生物
作者
Qianxi Li,Peng Xiong,Xingu Zhong,Xinyi Xiao,Hui Wang,Chao Zhao,Kun Zhou
出处
期刊:Infrared Physics & Technology [Elsevier BV]
卷期号:138: 105241-105241 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.infrared.2024.105241
摘要

The debonding defects in building façades pose a serious threat to the safety of residents. In this paper, a two-stage quantitative network for debonding defect identification quickly and accurately based on deep learning is proposed. Firstly, the rotor UAV equipped with an infrared thermal imager is applied as the working platform to detect the debonding defects in building façades. Then, the target detection network combining dual attention mechanism, improved activation function, and bilinear interpolation has been proposed to accurately recognize infrared images and suppress background interference. Further, the semantic segmentation network with channel attention mechanism has been proposed to obtain more accurate defect area boundaries and shape information. Finally, compared with the classical deep learning networks, the results show that the improved algorithm can accurately identify the type and shape information of debonding defects.
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