Page 73 - 无损检测2025年第四期
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卢亚荣：
基于 YOLOv4 算法的建筑大面积现浇混凝土地坪施工细小裂缝检测
100 100
80 80
60 60
精度/% 精度/%
40 40
20 20
所提方法 所提方法
基于神经网络的检测方法 基于神经网络的检测方法
基于空洞卷积的检测方法 基于空洞卷积的检测方法
0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000
数量/组 数量/组
(a) 背景差别较小 (b) 背景差别较大
图 3 各方法的不同类型裂缝目标检测效果
如图3所示，以裂缝与图像背景差别作为对照 [4] 姚平，沈菊燕. 闸室墙移动模架低坍落度混凝土整体现
条件，背景差别较大时，图像中的裂缝目标明显，如 浇施工工艺[J]. 水运工程，2023（4）：201-206．
样本A1；背景差别较小时裂缝目标不明显，如样本 [5] 符业晃，代应刚，李泳龙. 船闸工程大体积混凝土裂缝
控制施工技术[J]. 水运工程，2023（10）：99-103，114．
A4。在这两种类型地坪裂缝中，随着样本数量的增
[6] 郝巨鸣，杨景玉，韩淑梅，等. 引入Ghost模块和ECA
加，各组方法对裂缝的检测精度会逐渐降低，但传
的YOLOv4 公路路面裂缝检测方法[J]. 计算机应用，
统方法对背景差别较小的裂缝目标检测精度低于
2023，43（4）：1284-1290．
90%，所提方法对不同裂缝目标的检测精度均可以 [7] 刘雨青，隋佳蓉，魏星，等. 基于轻量级YOLOv4的小
达到98%，说明其具有应用价值。 目标实时检测[J]. 激光与光电子学进展，2023，60（6）：
0610009．
6 结语
[8] 陈浩栋，张弛，孙伟波，等. 基于改进YOLOv4的地板
混凝土地坪裂缝的出现不仅会影响美观性，严 缺陷检测算法[J]. 计算机仿真，2023，40（9）：502-508．
重时会引起混凝土剥落和胀裂问题，为保证地坪的 [9] 宋立博，费燕琼. 两类YOLOv4-tiny简化网络及其裂缝
检测性能比较[J]. 同济大学学报 （自然科学版），2022，
正常使用，笔者基于YOLOv4算法设计了现浇混凝
50（1）：129-137．
土地坪施工细小裂缝检测方法，该方法可以较为完
[10] 刘迪， 徐文，谢彪，等. 深中通道隧道侧墙大体积混凝土
整地提取地坪细小裂缝特征，实现细小裂缝的高精
裂缝控制技术[J]. 新型建筑材料，2021，48（12）：75-79．
度检测，具有应用价值。 [11] 于孟生，郝天之，黄凯楠，等. 悬臂现浇混凝土梁桥腹
板沿波纹管裂缝成因分析[J]. 世界桥梁，2021，49（5）：
参考文献：
100-106．
[1] 杨秋媛，李宁，石林，等. 基于空洞卷积与动态多核 [12] 傅奕帆，王林峰，程平，等. 箱式隧道现浇大体积混
融合池化的裂缝检测[J]. 计算机工程与设计，2022， 凝土温度应力场及裂缝控制研究[J]. 现代隧道技术，
43（12）：3529-3537． 2021，58（6）：173-181．
[2] 唐昀超，陈正，黄钊丰，等. 基于U-net神经网络算法和 [13] 武林，李久存，田飞龙. 超平重载耐磨混凝土地坪伸缩
改进的细化算法的水坝混凝土裂缝测量[J]. 实验力学， 缝施工技术[J]. 施工技术，2021，50（9）：35-37，92．
2022，37（2）：209-220． [14] 王康臣， 徐文，谢彪，等. 深中通道现浇墩身大体积混凝
[3] 罗嘉琦，帅向华，李继赓. 基于深度学习的倾斜摄影 土裂缝控制技术[J]. 新型建筑材料，2021，48（4）：5-9．
建筑物表面损毁信息提取[J]. 中国地震，2023，39（2）： [15] 李明，谢彪，徐文，等. 现浇隧道结构混凝土不同裂缝
271-281． 控制技术效果比较[J]. 混凝土，2021（3）：137-140，144．
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2025 年 第 47 卷 第 4 期
无损检测
