基于改进YOLOv11的地铁暗挖施工作业面裂缝检测
赵树林1
李元凯1
李冬2
翟鸿漾3
张涛3
王金3
1.北京市轨道交通建设管理有限公司 北京 100068;城市轨道交通全自动运行系统与安全监控北京市重点实验室 北京 1000682.济南市勘察测绘研究院 山东济南 2500133.北京工业大学城市交通学院 北京 100124
摘要：暗挖法在城市地下空间开发中应用广泛,施工过程中出现的裂缝等异常现象可能会导致事故发生.传统的异常检测方法存在成本高、效率低、易受人为因素影响等局限性.文章提出了一种基于YOLOv11的暗挖施工作业面异常检测方法YOLO-AT,通过引入可变形注意力模块(DA)和自适应细粒度通道注意力模块(AFGC),提升了模型对不规则裂缝的特征提取能力和检测精度.实验结果表明,YOLO-AT在Precision、Recall和mAP50等指标上均优于YOLOv5n、YOLOv8n和YOLOv11n,能够准确检测出不同形态和大小的裂缝,为暗挖施工安全提供了有效的监测手段.
关键词：裂缝检测暗挖法改进YOLOv11施工安全监测
资助基金：北京市轨道交通建设管理有限公司双创基金项目(SCJJ2023002)
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 32-35 )