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坝面缺陷检测是水利枢纽安全巡检的关键环节，但复杂环境下坝面图像存在干扰噪声大和像素不均衡等冋题造成坝面裂缝难以精细分割。提出一种利用可分离残差卷积和语义补偿的U-Net裂缝分割方法。在U-Net网络的编码端构建更大尺寸的可分离残差卷积模块替换常规卷积模块，从而扩大特征层感受野并避免丟失裂缝边界信息，同时在解码端增加语义特征补偿模块改善多尺度特征融合效果，将焦点损失函数和中心损失函数作为目标函数，加大裂缝前景与闲难样本的损失权重以提高分类准确度。在自制西南某水电站坝面数据集上的实验结果表明，该方法的F值和交并比分别达到69.89%与5372%，分割效果较 Segnet、FCN-8S等传统方法更优，对细小裂缝区域的识别能力更强。
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