CNN-LSTM detection and short-term prediction of concrete crack severity
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The development of concrete cracks will affect the durability, serviceability, and safety of civil infrastructure. This study proposes a leakage-controlled convolutional neural network long/short-term memory (LSTM) framework for static crack detection and short-term prediction of crack severity from time-ordered image sequences. The temporal task is defined as a next-step prediction of the crack severity index (CSI) derived from the image, rather than claiming complete physical crack geometry prediction from bounding box annotations. The CSI is calculated based on the ratio of crack-box and region-of-interest areas. The ResNet34 encoder extracts frame-wise spatial features, and a two-layer LSTM models the temporal dependency of structure-level sequences. Sequence construction, augmentation usage, split rules, optimisation settings, and evaluation metrics are selected to improve reproducibility and avoid temporal leakage. On the dataset, the framework achieves 93.0% classification accuracy, 88.3% mean average precision (mAP)@0.5, 0.76 mean intersection over union, 0.015 normalised mean squared error, and 89.2% F1 score. It also clarifies the practical interpretation of CSI growth, discusses detector-level benchmarking, domain shift and uncertainty estimation, and takes this method as an interpretable short-horizon monitoring framework, rather than a fully calibrated crack metrology system.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- CNN-LSTM detection and short-term prediction of concrete crack severity
- Date Crossref
- 20/08/2026
- Éditeur
- Emerald
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Xuzhou University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Guizhou Water Conservancy and Hydropower Survey and Design Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Xuzhou Construction Machinery Group (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
-
Nanjing Hydraulic Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Xuzhou College of Industrial Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Fujian Research Institute of Water Conservancy and Hydropower pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Ltd Jiangsu Guosheng Engineering Project Management Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
-
Nanjing Huizhu Information Technology Research Institute Co. pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Xuzhou University of Technology, Guizhou Water Conservancy and Hydropower Survey and Design Institute et Xuzhou Construction Machinery Group (China), avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.