使用经过高级人类进化优化优化的 ridgelet 神经网络进行混凝土裂缝检测

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本研究利用先进人类进化优化（AHEO）增强和微调脊波神经网络（RNN），以提高混凝土结构裂缝的分类和诊断精度。结果表明，该方法优于深度卷积神经网络（DCNN）、CrackUnet、R-CNN、CNN和U-Net等模型。然而，裂缝检测系统的准确性和可靠性受限于数据质量、光照条件及计算资源。未来可通过增加多样化数据、采用物联网技术和改进环境适应性来提升性能。

及时识别混凝土结构中的裂缝对于主动维护和修复至关重要。数字成像技术的兴起导致了机器学习算法在自动化裂缝检测和分类中的应用增加。虽然卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中表现出潜力，但它们在处理具有复杂空间关系的数据时存在局限性，例如混凝土结构图像中的数据。脊波神经网络（RNN）提供了一种深度学习架构，能够更好地捕捉空间关系，使其成为CNN的一个可行替代方案。进化优化算法通常用于通过模拟自然选择和进化过程来调整深度学习模型参数，从而在庞大的参数空间中找到最优解。先进的人类进化优化（AHEO）是一种新型优化算法，将人类智能和领域专业知识整合到优化过程中，从而提高效率和效果。

本研究的目的是利用AHEO增强和微调RNN模型，以对混凝土结构中的裂缝进行分类和诊断。通过结合RNN和AHEO，研究人员旨在开发一种稳健的解决方案，能够精确识别和分类混凝土结构中的裂缝，最终增强基础设施的完整性和安全性。评估建议的方法后，它被应用于SDNET2018数据库。结果与多种先进技术进行了比较，包括深度卷积神经网络（DCNN）、CrackUnet、R-CNN、CNN和U-Net模型。结果显示，所建议的方法在不同方面优于这些方法。

尽管设计很有创意，裂缝检测系统也存在局限性。由于此类系统的准确性和可靠性高度依赖于数据质量和数量，数据不足可能会影响它们的准确性。该模型还可能受光照和天气条件变化的影响，这可能降低检测精度。RNN与AHEO的结合提高了复杂度和资源消耗，其适用范围有限，因为它可能不适用于除混凝土外的其他断裂或结构材料。定期维护和升级需要大量资源，对系统效能至关重要。

未来可以考虑增加数据采集，以便更好地涵盖各种条件下更多样化和高质量的图片。物联网技术可实现全面监测和自动数据收集，有望提升基础设施的维护水平。研究减少计算需求同时保持准确性的方法，并借助先进的环境适应技术也有助于提升性能。这种直观的用户界面和可视化工具不仅让系统更易于从业人员操作，还能满足实际工作需求。Khan表示，这些未来改进将有助于加强裂缝分类，使混凝土结构更加安全和耐用。

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