[发明专利]一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法

权利要求书

1.一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取桥梁支座图像，桥梁支座图像包括支座不同的状态；

步骤S2、根据桥梁支座不同的状态标注桥梁支座图像，标注桥梁支座图像包括标注支座图像的类别标签信息和空间位置标签；

步骤S3、设计适应于注意力机制正则化机制的卷积神经网络模型的损失函数，损失函数包括类别损失项和注意力正则化项；

步骤S4、设计适应于注意力机制正则化机制的卷积神经网络模型，步骤S1中获取的支座图像输入至卷积神经网络模型，经卷积、池化运算、非线性激活函数运算，卷积神经网络模型输出支座的空间位置信息、支座病害类别信息的向量，该向量的维度与支座病害的类别数相匹配，卷积神经网络模型中采用步骤S3中设计的损失函数衡量步骤S2中的支座图像的类别标签信息和空间位置标签和卷积神经网络模型输出支座的空间位置信息、支座病害类别信息的向量之间的差异；

步骤S5、利用步骤S3中设计的损失函数，选择可微分的优化算法迭代训练步骤S4中设计的卷积神经网络模型，利用步骤S2中图像的类别标签信息和空间位置标签进行训练，以减小步骤S4中的差异为目标优化网络模型，获得用于自动识别桥梁支座病害的模型，根据该网络模型进行桥梁支座病害的识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S1中，获取的桥梁支座图像包括支座服役过程中遇到的各种病害。

3.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S1中，获取的桥梁支座图像中仅包含1个支座，获取的桥梁支座图像的分辨率应在800×600以上。

4.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S2中，支座图像的空间位置标签由图像坐标系下的坐标表示，并通过矩形框进行描述，矩形框由左上角点坐标和右下角点的坐标表示。

5.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S3中，损失函数中的类别损失项和注意力正则化项按一定的比例融合相加；

L＝L_c+α·L_A

其中，L为损失函数，L_C为类别损失、选用交叉熵，L_A为注意力正则化项、选用均方误差，α为比例因子。

6.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S3中，损失函数的注意力正则化项为支座的空间位置信息的预测值与真实值间的均方误差。

7.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S4中，卷积神经网络模型的输出向量中表征支座病害类别状态的部分与步骤S2中支座图像的类别标签信息对应。

8.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S4中，卷积神经网络模型的特征提取层具有表示特征的能力。

9.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S4中，卷积神经网络模型的输出向量中表征支座的空间位置信息的部分包含4个数值元素，与步骤S2中标注的空间位置标签对应。

10.根据权利要求1所述的一种基于注意力正则化机制的桥梁支座病害识别方法，其特征在于，步骤S5中，迭代训练卷积神经网络模型的方法选用梯度下降算法。