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      2023年8月，中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）機械與電子信息學(xué)院周峰副教授團隊在深度學(xué)習(xí)探地雷達隧道檢測方面取得突破性進展，相應(yīng)的成果《A deep learning framework based on improved self-supervised learning for ground penetrating radar tunnel lining inspection》（一種基于改進自監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)構(gòu)架及其在探地雷達隧道襯砌檢測應(yīng)用）的論文在線發(fā)表在國際著名期刊《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》。

      論文第一作者為中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）2020級電子信息專業(yè)碩士研究生黃健，周峰副教授為通信作者。其他合作作者分別來自中鐵西南研究院、俄羅斯鮑曼科技大學(xué)、挪威巖土工程研究所、英國阿伯丁大學(xué)和荷蘭代爾夫特理工大學(xué)。

      該研究針對工程檢測領(lǐng)域中難以獲得大量標簽驗證數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的普遍性難題，以探地雷達隧道襯砌檢測為例，開展基于少標簽樣本的深度學(xué)習(xí)方法研究，以解決標簽數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致的深度學(xué)習(xí)模型識別精度低的問題。該研究基于探地雷達道間波形的空間相關(guān)性特征，提出一種基于改進的自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（即Self-attention for dense contrast learning，簡稱SA-DenseCL）的深度學(xué)習(xí)自動檢測框架。該框架通過在自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的編碼器中新增相關(guān)投影頭模塊，來捕獲探地雷達數(shù)據(jù)中特有的相關(guān)性信息，從而提升整個模型對探地雷達數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)能力。該檢測流程利用無標簽數(shù)據(jù)對骨干網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)訓(xùn)練，并結(jié)合少量有標簽數(shù)據(jù)對目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行微調(diào)，實現(xiàn)對隧道襯砌中的鋼筋、空洞位置及二次襯砌厚度的自動快速識別。實驗結(jié)果表明，即使在只有少量標簽數(shù)據(jù)的情況下，依然可以實現(xiàn)對鋼筋、空洞位置及二次襯砌厚度的高精度檢測，對比研究發(fā)現(xiàn)，在標簽數(shù)據(jù)相近的情況下，該方法的性能上優(yōu)于基于監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練的檢測方法。所提出的這種新的深度學(xué)習(xí)框架能大幅度減小目標檢測網(wǎng)絡(luò)對標簽數(shù)據(jù)的依賴性，有望促進深度學(xué)習(xí)方法在工程檢測領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用和落地。目前，該算法及軟件代碼已經(jīng)在云南某隧道中開始投入使用。