基于深度特征与机器学习的钢管混凝土脱空识别方法研究

王红伟; 蓝日彦; 谢开仲; 覃子轩; 覃悦

doi:10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.0712

广西大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (04) : 712 -722. DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.0712

基于深度特征与机器学习的钢管混凝土脱空识别方法研究

王红伟, 蓝日彦, 谢开仲, 覃子轩, 覃悦

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摘要

为了解决钢管混凝土脱空检测传统方法存在的检测效率低、主观因素影响大和智能化程度不高的问题，采用理论分析和模型试验相结合的方法，首先分析预训练骨干网络和深度特征提取的原理，提出一种基于深度特征与机器学习的钢管混凝土脱空识别方法，建立钢管混凝土脱空识别的具体步骤；其次设计制作一根带变深度球冠形脱空缺陷的钢管混凝土构件，开展钢管混凝土脱空构件的敲击试验，分析钢管混凝土脱空点和密实点的声振特征；最后采用提出的钢管混凝土脱空识别方法对模型试验中构件脱空进行识别。结果表明，该方法在室内模型试验中获得了99%以上的平均召回率和平均准确率，验证了提出的基于深度特征与机器学习的钢管混凝土脱空识别方法的可行性与准确性。