基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法 被引量：62

1

作者 徐志刚 赵祥模 +2 位作者 宋焕生 雷涛 韦娜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2260-2266,共7页

提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯... 提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和"野点"删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明:本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、Ostu阈值法、最大熵法等经典算法;采用形状分析对分割后二值化图像进行后续处理,可实现裂缝区域的快速、准确定位。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 阈值分割 直方图估计 形状分析 神经网络

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基于OpenCV和改进Canny算子的路面裂缝检测 被引量：46

2

作者 徐欢 李振璧 +1 位作者 姜媛媛 黄剑波 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4254-4258,共5页

在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行... 在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行改进,使用Ostu算法实现双阈值的自适应获取。实验结果表明,改进后的Canny算子对路面裂缝检测时,保证了检测的实时性,且提高了检测的精度。 展开更多

关键词 OPENCV CANNY算子 路面裂缝检测 形态学滤波 OSTU算法

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基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测 被引量：37

3

作者 曹锦纲 杨国田 杨锡运 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1324-1333,共10页

为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-based crack networks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解... 为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-based crack networks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解码器间加入基于注意力机制的特征模块(attention-based feature module,AFM),以利用全局信息和增加对检测不同尺度裂缝的鲁棒性,更好地提取裂缝特征和定位裂缝位置;在解码阶段也引入注意力机制,设计了基于注意力机制的解码模块(attention-based decoder module,ADM),实现对裂缝的准确定位.在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上,与U-Net等其他8种方法进行了比较,结果表明,ACNet裂缝检测效果更理想,在主观视觉上,裂缝定位更准确,细节更丰富;在实验指标F1和重合率上,检测结果都有明显提升,说明了该网络的有效性. 展开更多

关键词 注意力机制 深度神经网络 路面裂缝检测

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一种基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法 被引量：27

4

作者 王世芳 车艳丽 +2 位作者 李楠 徐志刚 安毅生 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期32-41,共10页

为了提高沥青路面裂缝的检测精度,针对裂缝的复杂性和多态性,提出了一种普适性较好的基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法。首先,对路面不同形状裂缝的多种脊边缘特征进行分析,并对利用高斯函数及其导数检测脊边缘的原理进行了推导... 为了提高沥青路面裂缝的检测精度,针对裂缝的复杂性和多态性,提出了一种普适性较好的基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法。首先,对路面不同形状裂缝的多种脊边缘特征进行分析,并对利用高斯函数及其导数检测脊边缘的原理进行了推导;其次,根据脊边缘的多尺度特性,采用多个尺度的高斯滤波器对图像中的多尺度脊边缘进行检测,并对各个尺度的检测结果进行像素级融合;然后,结合裂缝的长度、宽度、方向、连续性、线性度等特征去除伪裂缝;最后,利用最小生成树算法实现了检测图像上不同位置裂缝的连接,使得检测出的裂缝更加接近实际裂缝的形态。研究结果表明:提出的算法可以对不同形状特征、尺寸和位置的裂缝目标进行有效检测,具有较高的检测精度和较好的检测效果,且该算法抗噪性能好、通用性强,是一种具有工程应用前景的高效的沥青路面裂缝检测方法。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝检测 脊边缘 多尺度 像素融合

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基于卷积自编码的沥青路面目标与裂缝智能识别 被引量：23

5

作者 侯越 陈逸涵 +4 位作者 顾兴宇 茅荃 曹丹丹 WANG Lin-bing 荆鹏 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期288-303,共16页

目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小,以及路面图片标注成本高等问题,基于小规模路面图片数据集,利用卷积自编码(CAE)方法进行数据增强,开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增... 目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小,以及路面图片标注成本高等问题,基于小规模路面图片数据集,利用卷积自编码(CAE)方法进行数据增强,开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上,采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增;利用卷积神经网络DenseNet,设置了不同数据扩增方法的对比试验;针对沥青路面裂缝图片背景较黑,裂缝特征不清晰,无监督聚类学习难度大等问题,采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC,对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明:经过DenseNet网络100代的训练,在同一测试集的测试下,基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%,利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%,利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%;在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下,与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比,CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度;CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响,利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习,重构后的图片样本更易被机器识别;相较于传统机器学习聚类算法,所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%,初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝检测 深度学习 卷积自编码器 深度聚类 数据增强

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基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法 被引量：21

6

作者 李清泉 胡庆武 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1-5,27,共6页

基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采... 基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采用图像自动匀光技术解决不同光照条件下图像一致性输入问题;其次,设计了一种基于自动电子印相机原理的路面图像快速匀光算法,提出了一种实用的路面裂缝图像处理策略并设计了路面裂缝图像处理流程;最后,对一组由面阵CCD相机获取的路面图像按照该方法进行路面裂缝检测试验,验证了基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析技术的合理性和实用性。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝检测 自动匀光 裂缝病害 裂缝识别

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基于改进的分水岭算法的路面裂缝检测 被引量：14

7

作者 黎蔚 高璐 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第20期263-266,270,共5页

传统的分水岭算法在图像处理中具有保持微弱边缘信息良好的优点,但容易产生过分割问题。针对传统分水岭算法过分割的问题对分水岭合并算法进行了改进,结合沥青路面裂缝特点提出了梯度熵的概念,同时提出了自适应区域合并算法作为判断区... 传统的分水岭算法在图像处理中具有保持微弱边缘信息良好的优点,但容易产生过分割问题。针对传统分水岭算法过分割的问题对分水岭合并算法进行了改进,结合沥青路面裂缝特点提出了梯度熵的概念,同时提出了自适应区域合并算法作为判断区域合并的准则,通过该方法在路面裂缝检测上的应用,实验结果表明,该方法与改进前分水岭算法相比,提取出的路面裂缝噪声少,细节保持得好,而且有效地解决了过分割问题。 展开更多

关键词 分水岭算法 路面裂缝检测 区域合并 梯度熵

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自然环境下路面裂缝的识别 被引量：11

8

作者 马常霞 赵春霞 +1 位作者 狄峰 李旻先 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期20-26,共7页

论文提出了一种基于分数阶微分和图像形态学的路面裂缝检测算法。分数阶微分能有效增强信号中、高频部分,非线性保留信号的低频部分,通过构建分数阶微分掩模算子,增强裂缝信息特别是平滑区域中弱信号信息。利用图像形态学算子提取裂缝,... 论文提出了一种基于分数阶微分和图像形态学的路面裂缝检测算法。分数阶微分能有效增强信号中、高频部分,非线性保留信号的低频部分,通过构建分数阶微分掩模算子,增强裂缝信息特别是平滑区域中弱信号信息。利用图像形态学算子提取裂缝,通过组合中值滤波去除孤立噪声点。实验结果表明,该算法比传统算法能更有效地检测出细小裂缝信息,是一种具有较强鲁棒性且高效实用算法。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 分数阶微分 形态学算子

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基于分数阶偏微分的路面裂缝图像增强新模型 被引量：7

9

作者 洪晓江 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期83-87,共5页

为解决传统的整数阶图像增强方法在路面裂缝图像处理效果中的不足,研究了一种新的基于分数阶偏微分的路面裂缝图像增强新模型。首先,针对现有的路面裂缝图像增强方法存在的问题进行分析,提出了采用分数阶微分理论解决路面裂缝边缘信息... 为解决传统的整数阶图像增强方法在路面裂缝图像处理效果中的不足,研究了一种新的基于分数阶偏微分的路面裂缝图像增强新模型。首先,针对现有的路面裂缝图像增强方法存在的问题进行分析,提出了采用分数阶微分理论解决路面裂缝边缘信息难以较好保留的问题;其次,根据分数阶微分差分表达式,以Prewitt算子的水平和竖直方向3×3模板为基础,推导出了一种新的5×5梯度掩模;最后,用该模型和传统算子分别对路面裂缝图像进行增强处理。试验结果表明该模型不仅具有大幅提升信号高频成分,增强信号中频成分、非线性保留信号的低频等特性,而且在边缘处达到极值检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝检测 分数阶偏微分 图像增强 PREWITT算子

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基于先验知识MinMax k-Means聚类算法的道路裂缝研究 被引量：7

10

作者 郭立媛 张磊 +1 位作者 李威 韩旭 《中国测试》 CAS 北大核心 2018年第4期112-117,共6页

在多种公路病害中,经常造成重大工程事故和经济问题的裂缝引起较大关注。公路路面图像通常包含各种物体,例如油渣、污垢、车道标记、植被碎片和其他非路面伪像,因此需要从杂乱的背景中区分裂缝,增加裂缝检测难度。为解决上述问题,提出... 在多种公路病害中,经常造成重大工程事故和经济问题的裂缝引起较大关注。公路路面图像通常包含各种物体,例如油渣、污垢、车道标记、植被碎片和其他非路面伪像,因此需要从杂乱的背景中区分裂缝,增加裂缝检测难度。为解决上述问题,提出基于先验知识的MinMax k-Means算法进行裂缝检测。该算法在聚类过程中分配与簇内方差大小成正比的可自动修正的权重,并引入先验知识以处理聚类结果对聚类中心初始位置敏感问题。除此之外,预处理采用含裂缝图像块的均值比不含裂缝的均值小的方法预标记图像块,并从垂直和水平两个方向扫描均值矩阵,大大提升聚类结果的准确性。使用相同样本,将所提算法与标准k-Means算法比较,可知所提算法有更好的准确性和有效性。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 先验知识 MinMax K-MEANS 特征提取

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多尺度特征增强的路面裂缝检测方法 被引量：3

11

作者 翟军治 孙朝云 +2 位作者 裴莉莉 呼延菊 李伟 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期291-308,共18页

针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题,提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理;设计了多尺度注意力特征增强模块,建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道... 针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题,提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理;设计了多尺度注意力特征增强模块,建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道权重系数之间的映射关系,以提升有效通道的特征输出;基于路面裂缝的坐标信息和像素语义信息在物理位置上的相关性,设计了多语义特征关联模块,实现不同语义信息之间的特征融合增强,并通过特征维度转换实现对路面裂缝图像的前景特征过滤;提出了一种针对深度特征强度进行量化评估的方法,用于提升模型提取特征能力的可解释性。在自采集数据集上的研究结果表明:MFENet对路面裂缝图像检测的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了4.3%和5.4%,相比基线模型RDSNet分别提升了14.6%和14.3%;MFENet对路面裂缝图像分割的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了6.6%和8.8%,相比RDSNet分别提升了8.1%和9.7%;与Mask R-CNN等主流方法相比,MFENet对不同类型路面裂缝图像的检测、分割精度最高。在公开数据集(CFD、CRACK500)上的研究结果表明:在不同场景下的数据集上,MFENet的检测、分割精度均高于Mask R-CNN等主流方法,模型的鲁棒性更强。另外与RDSNet相比,MFENet在不同数据集上的处理速度也均有所提升。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 多尺度注意力 特征增强 多语义 可解释性 鲁棒性

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基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统 被引量：2

12

作者 陈嘉锐 崔得龙 +1 位作者 邱泽环 张霖 《现代电子技术》 2023年第13期62-66,共5页

针对现有道路裂缝检测自动化程度低、检测精度低等问题,提出一种基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统。该系统包括基于深度学习网络的路面裂缝检测模块和自主开发的自动驾驶模块。其中,路面裂缝检测模块采用YOLOv5s网络作为裂缝检测... 针对现有道路裂缝检测自动化程度低、检测精度低等问题,提出一种基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统。该系统包括基于深度学习网络的路面裂缝检测模块和自主开发的自动驾驶模块。其中,路面裂缝检测模块采用YOLOv5s网络作为裂缝检测与分类的模型,实时获取路面裂缝图片作为数据集并在此数据集上对网络进行训练,利用训练好的网络提取不同类型裂缝图像的特征信息,实现路面裂缝的分类与检测。自动驾驶模块使用自主设计的工程作业车作为载体,搭载激光雷达、高清摄像头等设备,结合云端后台搭建一套功能完善的路面裂缝检测系统。实验证明该系统具有路面裂缝识别、自主导航、联网、定位、远程控制等功能,适用于常规与特种道路的安全检测工作。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 YOLOv5s模型 路面裂缝分类 自动驾驶模块 数据收集 网络训练 自主导航

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基于改进YOLOv5的路面裂缝检测方法

13

作者 王向前 成高立 +1 位作者 胡鹏 夏晓华 《电子技术应用》 2024年第3期80-85,共6页

针对现有裂缝检测模型体积较大且检测精度不高的问题,提出一种基于轻量化网络的无人机航拍图像裂缝检测方法。首先,使用MobileNetv3网络替代YOLOv5的主干网络,降低模型大小;其次,引入C3TR和CBAM模块提高网络表征能力,将损失函数替换为E... 针对现有裂缝检测模型体积较大且检测精度不高的问题,提出一种基于轻量化网络的无人机航拍图像裂缝检测方法。首先,使用MobileNetv3网络替代YOLOv5的主干网络,降低模型大小;其次,引入C3TR和CBAM模块提高网络表征能力,将损失函数替换为EIOU以提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该方法在自制数据集上获得98.9%的精度,相较于原始YOLOv5提高1.2%,模型大小减小51.5%,检测速度提高37%。改进后的模型在精度、大小和速度上均优于Faster-RCNN等4种常见裂缝检测模型,满足了裂缝检测的实时性、轻量化和精度需求。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 YOLOv5 目标检测 C3TR CBAM EIOU

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基于DeepLabv3+的轻量化路面裂缝检测模型

14

作者 夏晓华 苏建功 +2 位作者 王耀耀 刘洋 李明臻 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第8期172-181,共10页

裂缝是路面最主要的病害之一,及时、有效地检测和评估裂缝对路面养护至关重要。为实现路面裂缝图像快速、准确的语义分割,提出一种基于DeepLabv3+模型的路面裂缝检测方法。为减小模型参数量、提高推理速度,采用MobileNetv3作为模型的主... 裂缝是路面最主要的病害之一,及时、有效地检测和评估裂缝对路面养护至关重要。为实现路面裂缝图像快速、准确的语义分割,提出一种基于DeepLabv3+模型的路面裂缝检测方法。为减小模型参数量、提高推理速度,采用MobileNetv3作为模型的主干特征提取网络,且在空洞空间金字塔池化模块中使用Ghost卷积代替普通卷积,使模型更加轻量化。为避免替换主干网络降低模型精度:首先,在空洞空间金字塔池化模块中使用条形池化模块代替全局平均池化,有效捕获裂缝结构的上下文信息,避免无关区域噪声的干扰;其次,引入轻量级通道注意力机制efficient channel attention(ECA)模块,增强特征的表达能力,并设计浅层特征融合结构丰富图像的细节信息,优化模型对裂缝的识别效果;最后,构造混合损失函数解决裂缝数据集类别不平衡而导致检测精度较低的问题,利用迁移学习的训练方式提高模型的泛化能力。实验结果表明:所提路面裂缝检测模型参数仅为14.53 MB,比原模型参数量减少93.04%,平均帧率达到47.18,满足实时检测的要求;在精度方面,该模型裂缝检测结果的交并比和F1值分别为57.21%和72.76%,优于经典的DeepLabv3+、PSPNet、U-Net模型和先进的FPBHN、ACNet等模型。所提方法可大幅减小模型参数量,在保证路面裂缝检测精度的同时满足实时性,为基于语义分割的路面裂缝在线检测奠定基础。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 语义分割 DeepLabv3+ 轻量化 检测精度

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基于灰度极小值的路面裂缝检测算法

15

作者 陈满余 苑玮琦 《微处理机》 2024年第1期34-38,共5页

为提高路面裂缝检测的识别准确率、提高检测效率和降低检测成本,提出一种基于灰度极小值的路面裂缝检测算法。算法在不对路面灰度图像做任何预处理和标注训练的前提下,依据路面裂缝灰度极小值直方图提取不同对比度的裂缝特征;根据不同... 为提高路面裂缝检测的识别准确率、提高检测效率和降低检测成本,提出一种基于灰度极小值的路面裂缝检测算法。算法在不对路面灰度图像做任何预处理和标注训练的前提下,依据路面裂缝灰度极小值直方图提取不同对比度的裂缝特征;根据不同对比度裂缝的灰度空间分布特点,设计不同对比度裂缝多方向激活重构算法;依据裂缝的线性特点设计伪裂缝去除算法,在保留裂缝细节信息的前提下去除伪裂缝。在公共数据集上进行测试,结果表明算法能够检测不同类型的路面裂缝,具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 灰度极小值 直方图 特征提取

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一种改进型的PCNN路面裂缝检测方法 被引量：6

16

作者 李鹏 马味敏 袁文婷 《计算机仿真》 北大核心 2021年第1期114-119,共6页

路面病害的视觉自动检测一直是公路养护研究的热点问题,针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)在路面图像分割中的参数选择以及迭代中最佳分割结果的选择问题,提出通过简化脉冲耦合神经网络的模型,对关键参数自适应以及神经元点火条件的改进,... 路面病害的视觉自动检测一直是公路养护研究的热点问题,针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)在路面图像分割中的参数选择以及迭代中最佳分割结果的选择问题,提出通过简化脉冲耦合神经网络的模型,对关键参数自适应以及神经元点火条件的改进,以图中最大的裂缝作外接矩形,在迭代去噪过程中,外接矩形面积大大减小或矩形内部出现更多裂缝,表明出现过分割,利用该特征可以确定迭代中止,取上一次迭代结果,并用连通域分割去除细小噪声。通过受试者工作特征(ROC)曲线分析,该算法在裂缝检测上比基于最大熵的脉冲耦合神经网络分割算法提高8.4%,比基于灰度迭代阈值算法的脉冲耦合神经网络算法提高14.7%,提高了裂缝检测的准确率和抗噪性。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 脉冲耦合神经网络 外接矩形 受试者工作特征曲线

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复杂背景下基于改进Mask R-CNN的路面裂缝检测算法

17

作者 张晓华 李小龙 +1 位作者 艾金泉 舒兆翰 《北京测绘》 2024年第3期431-436,共6页

裂缝检测对路面养护具有重要意义,深度学习在该领域取得一定成效。然而,在实际应用中,图像中的噪声纹理背景、复杂的裂缝拓扑结构和图像采集设备给裂缝检测带来了一定的挑战。为了提升在复杂场景下的路面裂缝检测精度,提出了一种改进掩... 裂缝检测对路面养护具有重要意义,深度学习在该领域取得一定成效。然而,在实际应用中,图像中的噪声纹理背景、复杂的裂缝拓扑结构和图像采集设备给裂缝检测带来了一定的挑战。为了提升在复杂场景下的路面裂缝检测精度,提出了一种改进掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)模型的实例分割算法。使用ConvNeXt-T替代Mask R-CNN的ResNet50框架作为特征生成网络,在自下而上捕获长期依赖的同时保持裂缝特征多样性;设计高维特征提取模块(HFEM)获取高级语义信息,消除背景噪声;引入感受野模块(RFB),扩大感受野,增强多尺度特征信息交互能力。在多结构裂缝图像(MSCI)数据集上进行对比实验,结果表明,提出的改进方法能显著提升Mask R-CNN模型的分割精度,优于经典的Cascade Mask RCNN,最佳模型F1得分84.15%,相较原算法提高了6.29%。在DeepCrack数据集上进行泛化性实验,表现优异。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 复杂场景 掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN) 实例分割

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基于Sobel算子桥接的双编码器路面裂缝检测网络

18

作者 蓝章礼 徐元通 +2 位作者 赵胜薇 张洪 黄大荣 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期18-24,33,共8页

为提高道路路面裂缝的检测精度,针对路面裂缝的多态性和噪声复杂等问题,提出了一种基于Sobel算子桥接的双编码器路面裂缝检测网络,双编码器由原图编码和梯度编码两部分组成,以解决单编码器容易丢失梯度信息的问题。首先,原图编码结果通... 为提高道路路面裂缝的检测精度,针对路面裂缝的多态性和噪声复杂等问题,提出了一种基于Sobel算子桥接的双编码器路面裂缝检测网络,双编码器由原图编码和梯度编码两部分组成,以解决单编码器容易丢失梯度信息的问题。首先,原图编码结果通过桥接Sobel算子计算8个方向产生梯度编码的编码信息;然后,将原图编码结果与梯度编码结果通过一个多尺度的边缘信息弥补模块,以增强裂缝的边缘信息;最后,引入动态通道图卷积获得通道之间存在的拓扑关系,以突出重要通道的语义特征。研究结果表明:所提出的方法在DeepCrack、CamCrack789和CFD这3个基准数据集上取得较好的结果;综合指标ODS在DeepCrack、CamCrack789和CFD数据集分别为87.75%、85.05%、78.83%。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝检测 双编码器 SOBEL算子 边缘信息弥补 动态通道图卷积

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基于位置信息和注意力机制的路面裂缝检测

19

作者 王安政 党建武 +1 位作者 岳彪 杨景玉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期303-312,共10页

路面裂缝是造成公路安全问题的主要因素。传统的裂缝检测通常以人工检测为主,存在效率低、不安全等问题,此外现有深度学习检测模型在面临阴影遮挡、背景复杂等干扰因素时会造成裂缝检测不完整。针对上述问题,提出一种基于位置信息和注... 路面裂缝是造成公路安全问题的主要因素。传统的裂缝检测通常以人工检测为主,存在效率低、不安全等问题,此外现有深度学习检测模型在面临阴影遮挡、背景复杂等干扰因素时会造成裂缝检测不完整。针对上述问题,提出一种基于位置信息和注意力机制的路面裂缝检测模型(PA-TransUNet)。首先,通过混合编码器接收输入图像,提取裂缝特征信息,引入查询项、键、值的位置信息,提升编码器Transformer中自注意力机制捕获裂缝形状和补偿特征信息丢失的能力。然后,输入裂缝特征到解码器进行上采样,设计一种基于注意力门控的解码模块(AGDM),AGDM通过抑制非裂缝区域来加强对裂缝区域的学习,提高裂缝检测的准确性和完整性。实验结果表明,PA-TransUNet模型在路面裂缝检测数据集(CFD)和Cracktree200这2个公开数据集上的F1值分别达到87.44%和82.58%。此外,为了进一步检验PA-TransUNet模型在实际工程中的裂缝检测能力,又在自制无人机裂缝(UAV Cracks)数据集上取得了88.68%的F1值,由此可见其能较好地满足实际工程中的裂缝检测需求。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 语义分割 位置信息 注意力机制

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基于融合注意力和任务解耦的路面裂缝检测 被引量：1

20

作者 景峰 刘晓捷 +1 位作者 刘军 张兴忠 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1565-1571,共7页

针对路面裂缝自动化检测中存在裂缝漏检和定位不准的问题,提出一种路面裂缝实时检测模型CrackNet。基于YOLOv5结构设计,在特征融合网络插入融合注意力模块,重点关注特定通道和空间位置裂缝信息,有效解决部分裂缝漏检问题;在多尺度预测... 针对路面裂缝自动化检测中存在裂缝漏检和定位不准的问题,提出一种路面裂缝实时检测模型CrackNet。基于YOLOv5结构设计,在特征融合网络插入融合注意力模块,重点关注特定通道和空间位置裂缝信息,有效解决部分裂缝漏检问题;在多尺度预测阶段引入任务空间分离头模块,利用分治策略将分类和回归任务解耦,模型优化方向更加自由。实验结果表明,该方法mAP为71%,速度为42 FPS,优于基准模型,有效改善了裂缝漏检和定位不准的问题。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 深度学习 裂缝网络 融合注意力机制 离散余弦变换 任务空间解耦 实时

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