成果名称：	一种地铁隧道表面病害图像顶层语义特征增强方法	关键字：		应用行业：
高新技术领域：		所在地：		知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	ZL202110443056	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：		成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：		课题来源：
第一完成单位名称：	石家庄铁道大学; 深圳大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：		交易价格(万)：	2.00	所属十强产业：

本发明公开了一种地铁隧道表面病害图像顶层语义特征增强方法。该方法包括：构建金字塔结构模型，以提取图像的多层原始特征图；对于该金字塔结构模型提取到的原顶层特征图，利用通道自注意力机制增强顶层语义特征并利用样本标记真值图增强顶层语义特征，获得语义特征增强的顶层特征图；用所述语义特征增强的顶层特征图替换原顶层特征图，并进行自顶向下的层间特征融合，进而将经过层间特征融合的特征作为深度学习网络输出的预测目标特征图进行训练，获得隧道表面病害深度学习检测与识别模型。本发明能够减小在金字塔特征融合中渗漏水整体区域特征信息的丢失，提升病害识别准确性。