基于通道注意力机制的裂缝检测研究

为实现智能准确地检测路面裂缝,提升公路智能养护和巡检技术,本方法设计通道注意力检测模块,提出CA U-Net（Channel Attention U-Net）分割模型,分配特征图各个通道的权重,提升裂缝特征语义表达能力,并利用高语义层注意力权重信息来优化特征融合,显著提升不同尺度的裂缝检测能力。实验结果表明,CA U-Net分割模型的裂缝检测定位更准确,在评价指标mIoU和F1-Score上都有明显提升,证明该模型的有效性。