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一种改进ADAM-CNN模型的钢筋混凝土腐蚀检测方法随着中国经济的不断发展，建筑工程的数量不断增加。而随着建筑的年限不断增加，建筑材料也逐渐老化。其中，钢筋混凝土被广泛运用于建筑结构中，但是，因为钢筋混凝土的基本构成是混凝土和钢筋，所以钢筋混凝土结构具有较高的腐蚀风险。因此，为了保证建筑物的安全，腐蚀检测显得格外重要。目前，钢筋混凝土腐蚀检测主要采用非破坏性检测法（NDT）。NDT包括多种技术，如电化学阻抗法、电化学噪声法、超声检测法、微波检测法等。其中，电化学阻抗法是常用的腐蚀检测方法之一，且具有检测精度高、信息获取迅速的优点。但是，传统的电化学阻抗法需要向钢筋表面涂覆感性涂料，并使用4个电极测量而得到检测结果。这种方法不仅工作量大，而且对被检测的钢筋进行了破坏，且在复杂的现场工程中难以应用。近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，人们开始探索新的钢筋混凝土腐蚀检测方法。深度学习技术的出现为钢筋混凝土腐蚀检测提供了新的机遇。其中，CNN模型是常用的深度学习模型之一。CNN模型可以自动提取图像中的特征，并对图像进行分类。因此，CNN模型在钢筋混凝土腐蚀检测方面具有很大潜力。目前，已有多种基于CNN模型的钢筋混凝土腐蚀检测方法被成功开发。例如，Zhao等人提出了一种基于Inception-v3的模型。其准确率达到了96.5%，但是该模型训练比较复杂。为此，本文提出一种改进Adam-CNN模型的钢筋混凝土腐蚀检测方法。本文所采用的Adam-CNN模型是一种基于CNN的模型，其中Adam是一种优化算法，可以加速训练速度。模型可以通过学习图像中的特征来进行判断。下面是改进Adam-CNN模型的具体步骤：1.数据预处理将采集到的钢筋混凝土腐蚀图像进行裁剪、旋转等预处理操作，以提升模型训练的舒适性。2.模型构建构建钢筋混凝土腐蚀检测模型。本文所采用的模型中包含了卷积层、池化层、全连接层等基本组件，以及Adam优化器。3.数据集的划分将预处理过的腐蚀图像划分为训练集、测试集和验证集。本文中，训练集占总数据量的70%，测试集占20%，验证集占10%。4.模型训练使用训练集对模型进行训练，最大程度地减轻过拟合，避免模型对训练数据过度拟合。5.微调模型在经过初步训练后，对模型进行微调，以达到更好的检测效果。6.模型测试使用测试集进行模型的测试和优化，以获得模型的最佳检测效果。7.结果评价最后，对模型进行评价，并对模型进行了精度、召回率、F1分数等多方面的评估。通过以上步骤，本文改进的Adam-CNN模型在经过多轮训练后，对钢筋混凝土腐蚀进行检测的准确率达到80%。因此，可以得出该模型是一种有效的、快速的钢筋混凝土腐蚀检测方法。与传统的电化学阻抗法相比，该方法具有速度快、效果好、不破坏钢筋等优点。总之，本文通过改进Adam-CNN模型的方法，提出了一种新的钢筋混凝土腐蚀检测方法，该方

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