基于轻量化SWC-YOLOv5-SGLR的土石坝料高精度分割模型研究

彭武平; 何辉富; 徐俊杰; 汤鹤; 郭晨; 李建平; 张祥; 庞锐

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20252003

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基于轻量化SWC-YOLOv5-SGLR的土石坝料高精度分割模型研究

更新时间：2026-09-10

- 基于轻量化SWC-YOLOv5-SGLR的土石坝料高精度分割模型研究
- Vol. 44, Issue 5, Pages: 163-167(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
  2. 浙江华东工程咨询有限公司
  3. 大连理工大学建设工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20252003
  CLC： TV641;TV41
- Published：2026
- 稿件说明：
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彭武平, 何辉富, 徐俊杰, et al. 基于轻量化SWC-YOLOv5-SGLR的土石坝料高精度分割模型研究[J]. 2026, 44(5): 163-167.
DOI：

彭武平, 何辉富, 徐俊杰, et al. 基于轻量化SWC-YOLOv5-SGLR的土石坝料高精度分割模型研究[J]. 2026, 44(5): 163-167. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20252003.

摘要

土石坝堆石料的颗粒级配是影响坝体结构稳定性和渗透安全性的关键因素。传统的人工筛分检测方法存在效率低、人力成本高和代表性不足等问题，难以满足现代工程对施工质量实时检测的需求。为此，针对土石坝料在复杂工况下细小颗粒的特征捕捉难，以及颗粒识别精度与计算效率之间的矛盾，提出一种基于改进YOLOv5的轻量化高精度分割模型。首先引入滑动窗口裁剪策略，通过重叠分块输入，有效避免了高分辨率图像缩放时细小颗粒特征的丢失，显著改善小颗粒识别能力；然后设计SGLR特征提取模块，融合坐标注意力与多尺度卷积结构，增强模型在复杂背景下的特征表达与边界识别性能。通过采集土石坝施工现场真实图像，构建高分辨率数据集并进行训练和测试。试验结果表明，改进模型的平均精度达到97.3%

精确率和召回率均在95%以上，相较于基线模型提高了1.5%。此外，该模型具有较低的参数量和计算量，推理速度可满足实时检测需求，实现了高精度与高效率的统一。该模型为土石坝施工质量的智能检测提供了一种可行的新方法，具有一定的工程应用价值与推广意义。

Abstract

关键词

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