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基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2026-02-03

    • 基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法

    • Bridge crack detection method based on rotation self-attention improved Mask RCNN

    • “桥梁工程领域迎来新突破，相关专家提出基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法，显著提升检测精度，为桥梁安全监测提供有力技术支撑。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第11期 页码：3660-3672
    • 作者机构：

      1.兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070

      2.甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心， 兰州 730070

    • 作者简介：

      陈永（1979-），男，教授，博士. 研究方向：缺陷检测，智能信息处理. E-mail：edukeylab@126.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62462043;61963023);兰州交通大学重点研发项目(ZDYF2304)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240122    

      中图分类号： U446.3

    • 收稿：2024-01-30，

      纸质出版：2025-11-01

    移动端阅览

  • 陈永,安卓奥博,张娇娇.基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(11):3660-3672. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240122.

    CHEN Yong,ANZHUO Ao-bo,ZHANG Jiao-jiao.Bridge crack detection method based on rotation self-attention improved Mask RCNN[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(11):3660-3672. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240122.

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