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壩面缺陷檢測是水利樞紐安全巡檢的關鍵環節，但復雜環境下壩面圖像存在干擾噪聲大和像素不均衡等冋題造成壩面裂縫難以精細分割。提出一種利用可分離殘差卷積和語義補償的U-Net裂縫分割方法。在U-Net網絡的編碼端構建更大尺寸的可分離殘差卷積模塊替換常規卷積模塊，從而擴大特征層感受野并避免丟失裂縫邊界信息，同時在解碼端增加語義特征補償模塊改善多尺度特征融合效果，將焦點損失函數和中心損失函數作為目標函數，加大裂縫前景與閑難樣本的損失權重以提高分類準確度。在自制西南某水電站壩面數據集上的實驗結果表明，該方法的F值和交并比分別達到69.89%與5372%，分割效果較 Segnet、FCN-8S等傳統方法更優，對細小裂縫區域的識別能力更強。
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