基于深度卷积神经网络融合模型的路面裂缝识别方法 被引量：28

1

作者 孙朝云 马志丹 +2 位作者 李伟 郝雪丽 申浩 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期1-13,共13页

现有的路面裂缝识别方法大多仍局限于基于主动特征提取的处理技术,对路面图像来源有专一性要求,算法不具备泛化能力,现有的基于神经网络识别算法对设备有特定要求,且路面裂缝的定位准确性不高。为此,提出基于深度卷积神经网络融合模型... 现有的路面裂缝识别方法大多仍局限于基于主动特征提取的处理技术,对路面图像来源有专一性要求,算法不具备泛化能力,现有的基于神经网络识别算法对设备有特定要求,且路面裂缝的定位准确性不高。为此,提出基于深度卷积神经网络融合模型的路面裂缝识别方法。首先,应用多目标SSD卷积神经网络模型对路面裂缝进行分类检测,然后使用深度残差网络对SSD模型的特征提取结构进行改进,并根据损失函数的收敛程度对模型中的超参数进行优化,提高路面裂缝分类和定位的准确率;其次,针对裂缝分类检测模型对路面裂缝定位存在的偏差,提出基于U-Net模型的路面裂缝分割方法,并改进模型的特征提取网络,提高裂缝分割精度,实现精确的裂缝分割;最后,将裂缝分类检测模型与分割模型进行融合,加载2个模型并导入上述训练得到最优权重,根据裂缝分类网络判断路面图像有无裂缝,若存在裂缝则给出具体类别和置信度,并将这些信息和原始裂缝图像输入U-Net分割网络,根据分割结果计算线性裂缝的长度、宽度及网状裂缝的面积。试验结果表明:给出的路面裂缝识别方法对于横向裂缝、纵向裂缝和网状裂缝的识别精度分别为86.6%、87.2%和85.3%;该方法不仅能够给出路面裂缝的类别信息,还可以给出路面裂缝的精确定位和几何参数信息,可直接用于路面状况评价。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝识别 深度卷积神经网络 多目标检测模型 裂缝分割 模型融合

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基于连通域相关及Hough变换的公路路面裂缝提取 被引量：12

2

作者 刘凡凡 徐国爱 +1 位作者 肖靖 杨义先 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期24-28,共5页

针对裂缝细小不连贯且带有设计接缝的公路路面,提出了裂缝自动提取算法.该算法包括路面图像预处理、基于连通域相关的裂缝提取和基于随机Hough变换的接缝滤除3个环节.路面图像预处理环节通过部分重叠子块直方图均衡(POSHE)、局部与全局... 针对裂缝细小不连贯且带有设计接缝的公路路面,提出了裂缝自动提取算法.该算法包括路面图像预处理、基于连通域相关的裂缝提取和基于随机Hough变换的接缝滤除3个环节.路面图像预处理环节通过部分重叠子块直方图均衡(POSHE)、局部与全局灰度匹配以及基于高提升空间滤波的图像分割,得到裂缝更加清晰的路面二值图像;裂缝自动提取环节中,通过基于连通域之间的相关特性,将细小且不连续裂缝的各个片段连接形成完整裂缝,进而基于连通域长度特性,实现了复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;在接缝滤除环节,通过基于随机Hough变换的直线检测结果,结合接缝的自然属性设计了一组接缝区域识别规则,实现了裂缝与接缝的区分,从而得到了最终的裂缝识别结果. 展开更多

关键词 路面裂缝识别 图像分析 连通域相关 HOUGH变换

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基于改进人工蜂群算法和BP神经网络的沥青路面路表裂缝识别 被引量：11

3

作者 谭卫雄 王育坚 李深圳 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2991-2998,共8页

为能够在复杂背景下更高效识别路面裂缝,通过加入自适应因子对人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法的搜索位置和概率选择进行改进,利用改进的ABC算法去优化BP神经网络的权值与阈值,建立一种改进的ABC-BP混合神经网络路面裂缝识别... 为能够在复杂背景下更高效识别路面裂缝,通过加入自适应因子对人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法的搜索位置和概率选择进行改进,利用改进的ABC算法去优化BP神经网络的权值与阈值,建立一种改进的ABC-BP混合神经网络路面裂缝识别算法。实验结果表明,该方法在收敛速度和准确度上优于基本的ABC-BP算法和BP算法,准确率、召回率和综合评价指标都超过了95%,验证了算法的通用性与有效性。 展开更多

关键词 自适应因子 人工蜂群算法 BP神经网络 路面裂缝识别

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基于转置卷积神经网络的路面裂缝识别算法 被引量：10

4

作者 刘奇 于斌 +1 位作者 孟祥成 张晓宇 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期124-132,共9页

为解决卷积神经网络(CNN)在二维路面灰度图像裂缝自动检测中存在的识别效率和精确度低的问题,首先提出了一套基于转置CNN层间特征融合的三阶段路面裂缝提取算法(该算法包括区域判定、图像分割、多层特征融合等模块);然后构建了分类-分... 为解决卷积神经网络(CNN)在二维路面灰度图像裂缝自动检测中存在的识别效率和精确度低的问题,首先提出了一套基于转置CNN层间特征融合的三阶段路面裂缝提取算法(该算法包括区域判定、图像分割、多层特征融合等模块);然后构建了分类-分割网络,训练了多个融合分类网络中间层和分割网络输出层的转置卷积网络,并与CrackNet进行了运行效果的对比。结果表明:当用于区域判定的分割网络CNN-Ⅰ的召回率最小值设置为0.95时,精确度为0.497,此时的阈值为0.003152,结合用于裂缝提取的分割网络CNN-Ⅱ的训练结果得出,分类-分割网络的精确度为0.78、召回率为0.73、F-1分数为0.75、计算一张图片的时间缩短到0.79 ms以内;多层特征融合方法提取裂缝信息更准确,保留了裂缝的连续性特征,实现了基于CNN的路面裂缝自动识别和提取的优化。 展开更多

关键词 转置卷积神经网络 路面裂缝识别 多层特征融合 分类-分割网络

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一种基于改进实例分割模型的路面裂缝检测方法 被引量：4

5

作者 肖力炀 李伟 +3 位作者 袁博 崔逸群 高荣 王文庆 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期765-776,共12页

为了解决现有裂缝识别算法准确度不高、检测与分割任务不能同时进行等问题,提出了一种基于改进型Mask R-CNN模型的路面裂缝识别方法。首先,建立裂缝数据集并进行标注,然后使用Mask R-CNN模型对裂缝数据集进行训练和测试,并对模型中锚点... 为了解决现有裂缝识别算法准确度不高、检测与分割任务不能同时进行等问题,提出了一种基于改进型Mask R-CNN模型的路面裂缝识别方法。首先,建立裂缝数据集并进行标注,然后使用Mask R-CNN模型对裂缝数据集进行训练和测试,并对模型中锚点的长宽比进行调整,实现在裂缝定位的同时对生成的检测框内的裂缝像素进行分割;其次,针对Mask R-CNN模型生成的裂缝检测框不精准的问题,设计了C-Mask R-CNN多阈值检测方法,通过结合级联不同阈值的检测器来提高候选框质量,实现高阈值检测下的裂缝精准定位;最后,对改进后的模型进行一系列的优化参数和实验对比,并验证所提模型的有效性。实验结果表明,C-Mask R-CNN模型检测部分的平均准确率均值(mean average precision,mAP)达到0.954,与改进前模型相比提升了9.7%,分割部分的mAP达到0.935,与改进前相比提升了13.0%,识别效果较好。综上所述,C-Mask R-CNN模型可以较为完整地对裂缝进行定位及提取,识别精度较高。 展开更多

关键词 路面裂缝识别 深度学习 Mask R-CNN模型 级联阈值检测器 道路工程

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基于异常数据生成和自监督学习的路面裂缝检测

6

作者 王丹 钟亮洁 《肇庆学院学报》 2024年第5期6-13,共8页

为了确保道路安全,有效识别路面裂缝是至关重要的.但是,由于道路状况的复杂多变,大部分现有研究依然采用有监督学习的方法来检测和定位裂缝.这种方法通常受限于标注了裂缝的数据集的可用性,而人工标注路面图像不仅耗时而且成本高昂.针... 为了确保道路安全,有效识别路面裂缝是至关重要的.但是,由于道路状况的复杂多变,大部分现有研究依然采用有监督学习的方法来检测和定位裂缝.这种方法通常受限于标注了裂缝的数据集的可用性,而人工标注路面图像不仅耗时而且成本高昂.针对上述问题,本研究提出了一个简单而有效的基于自监督学习的两阶段分类神经网络,仅使用正常的道路表面数据进行图像异常检测.首先通过使用CutPaste模块处理正常的道路表面数据,生成异常数据.然后,利用经过迁移学习增强的Resnet18网络提取特征,并进行归一化处理以产生分类结果.训练后的网络通过结构剪枝保持了其特征提取能力,并将参数数量减少了74.8%.同时与剪枝前的网络相比,其识别准确度仅下降了1.7%.训练后的Tiny-ResNet18模型参数仅有2.97M,在Crack Forest Dataset和Deep Crack dataset上分别达到了95.30%和98.04%的AUC,实现了高识别精度. 展开更多

关键词 路面裂缝识别 异常检测 深度学习 自监督学习

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改进的YOLOv8的路面裂缝识别算法

7

作者 何润昌 吐尔逊·买买提 +4 位作者 刘健 朱兴林 何春光 董俊 徐粒 《交通科技与经济》 2024年第5期65-72,共8页

路面裂缝是影响道路正常使用和交通安全的关键隐患之一。针对现阶段算法在路面裂缝识别中存在的成本高、效率低及准确率不足等问题,提出一种以YOLOv8框架为基础的改进的路面裂缝识别算法。首先,引入小目标层及额外的检测分割头,提升局... 路面裂缝是影响道路正常使用和交通安全的关键隐患之一。针对现阶段算法在路面裂缝识别中存在的成本高、效率低及准确率不足等问题,提出一种以YOLOv8框架为基础的改进的路面裂缝识别算法。首先,引入小目标层及额外的检测分割头,提升局部细小特征信息的检测和融合能力。其次,借鉴Transformer处理序列数据的上下文关联能力,融入了PET模块以获取全局自注意力机制,进一步优化对细小且长的裂缝的识别性能。此外,引入SPPF复用以增强特征信息表征,提升目标物体的识别和定位能力。结果表明,改进模型在路面裂缝识别有较显著提升,其mAP50达到73.1%,较原始提升8.3%,同时,与SSD、Mask R-CNN、YOLOv5、YOLOv6等4种算法进行对比分析,在均衡时空资源消耗和准确率下,改进算法具有更高的识别精度及环境适应性。 展开更多

关键词 深度学习 路面裂缝识别 YOLOv8模型 检测分割头 PET模块

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基于改进K-means算法的沥青路面裂缝分割方法 被引量：1

8

作者 杭伯安 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1-8,共8页

沥青路面各类裂缝是影响沥青路面结构寿命的主要原因。针对现阶段沥青路面裂缝分割算法存在精确度低、分割结果与原图像不匹配等问题,提出一种基于改进K-means算法的沥青路面裂缝分割算法。首先对路面巡检车所获取到的沥青路面裂缝图像... 沥青路面各类裂缝是影响沥青路面结构寿命的主要原因。针对现阶段沥青路面裂缝分割算法存在精确度低、分割结果与原图像不匹配等问题,提出一种基于改进K-means算法的沥青路面裂缝分割算法。首先对路面巡检车所获取到的沥青路面裂缝图像进行小波去噪处理,提出一种随小波分解层数变化的自适应阈值计算方法,并确定相应的小波阈值函数表达式。然后采用果蝇算法优化的K-means算法对去噪后的沥青路面裂缝图像进行分割。最后采用数学形态学对分割后图像中存在的细小噪点进行清除,并采用区域生长算子对断裂处裂缝进行连接。结果表明:改进小波阈值去噪算法整体表现较好,在峰值信噪比、信息熵与对比度3个评价参数上均存在一定的优势,去噪效果优于暗通道先验算法与CLAHE算法;改进的K-means算法有收敛速度更快,味道判定值更小的优势,对一幅图像的平均计算时间为1.15 s;对算法准确率进行相应的分析可知,新算法的准确率-召回率指标较高,准确率可达85.69,召回率R达到86.93,且综合评价系数为86.31,超过改进Sobel算子、最大熵分割算法与Otsu算法。综上所述,提出的裂缝分割算法具有图像去噪效果较好、裂缝分割精度较高且运行时间短的优势。 展开更多

关键词 道路工程 改进果蝇优化算法 K-MEANS算法 路面裂缝识别 小波阈值去噪

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基于堆叠稀疏自编码器和Softmax分类器的路面裂缝识别方法研究

9

作者 陈俊熹 周希文 《江西交通科技》 2023年第2期77-81,共5页

为了提高路面裂缝识别的正确率和实时性,文章提出了一种基于堆叠稀疏自编码器和Softmax分类器的路面裂缝识别方法。利用图像处理算法从每张路面图像中提取低维特征,输入到稀疏自编码器进行特征优化并提取高维特征后,使用Softmax分类器... 为了提高路面裂缝识别的正确率和实时性,文章提出了一种基于堆叠稀疏自编码器和Softmax分类器的路面裂缝识别方法。利用图像处理算法从每张路面图像中提取低维特征,输入到稀疏自编码器进行特征优化并提取高维特征后,使用Softmax分类器来进行识别。利用本文方法进行交叉试验,准确率、精度、灵敏度、特异性和F1-score分别达到99.5%、99%、100%、100%和99.5%。因此,本文提出的方法能够有效地自动检测路面裂缝。 展开更多

关键词 路面裂缝识别 图像处理 深度学习 堆叠稀疏自编码器 Softmax分类器

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沥青路面裂缝检测技术改进研究 被引量：2

10

作者 王伟 陈新轩 韩敏 《科技资讯》 2019年第8期55-55,57,共2页

该文立足于解决沥青路面裂缝识别,基于OpenCV函数库,对该函数库中Canny算子进行改进,将原始Canny算子高斯平滑滤波器,改进为选择滤波器。改进后的识别算法,不仅能消除原始图像中附带的高斯噪声,还能消除椒盐(脉冲)噪声。基于改进后的算... 该文立足于解决沥青路面裂缝识别,基于OpenCV函数库,对该函数库中Canny算子进行改进,将原始Canny算子高斯平滑滤波器,改进为选择滤波器。改进后的识别算法,不仅能消除原始图像中附带的高斯噪声,还能消除椒盐(脉冲)噪声。基于改进后的算法进行实验,结果显示,经过算法改进后,路面裂缝识别更加精准。 展开更多

关键词 路面裂缝识别 OPENCV 选择滤波器

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基于Caffe的路面裂缝识别研究 被引量：1

11

作者 肖琳 李永上 《科技创新导报》 2018年第23期63-64,66,共3页

随着中国高速公路发展从大规模建设阶段向大规模养护阶段的转变,高效和自动化的路面破损检测技术具有越来越重要的研究意义和应用价值。本文通过对裂缝图片进行预处理,利用caffe进行训练,实现了一套裂缝识别的算法模型,并通过对比实验... 随着中国高速公路发展从大规模建设阶段向大规模养护阶段的转变,高效和自动化的路面破损检测技术具有越来越重要的研究意义和应用价值。本文通过对裂缝图片进行预处理,利用caffe进行训练,实现了一套裂缝识别的算法模型,并通过对比实验证明了该模型能有效的提高路面裂缝识别的准确率。 展开更多

关键词 图像处理 Caffe 路面裂缝识别算法

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基于紫蜂协议的野外营地安全监控系统

12

作者 张琪琪 吕进 《科技创新导报》 2018年第31期104-105,共2页

为解决野外宿营过程中,可能遇到的安全(火灾、野兽入侵、外出遇险等)与环境问题(温湿度、是否下雨等),提出基于ZigBee技术的野外营地安全监控系统设计.系统通过不同CC2530终端节点分别驱动红外热释电传感器、雨滴传感器、烟雾传感器和... 为解决野外宿营过程中,可能遇到的安全(火灾、野兽入侵、外出遇险等)与环境问题(温湿度、是否下雨等),提出基于ZigBee技术的野外营地安全监控系统设计.系统通过不同CC2530终端节点分别驱动红外热释电传感器、雨滴传感器、烟雾传感器和温湿度传感器,将采集到的数据通过网络汇总到协调器节点上,协调器节点通过事先指定的通信协议判断是否需要启动相应报警模块,且所有数据通过蓝牙将数据实时显示在手机APP上。 展开更多

关键词 图像处理 caffe 路面裂缝识别算法

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用Mean Shift实现路面裂缝损伤自动识别与特征测量 被引量：5

13

作者 曹建农 张昆 +1 位作者 元晨 许素素 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1450-1459,共10页

针对道路裂缝损伤检测效率较低、安全性较差、数据标准化不够等实际问题,提出一种非监督方法来实现路面裂缝自动识别与特征测量.首先采用分开-合并方法分割图像,将图像划分为较小的图像块,采用均值漂移方法对图像块进行平滑与分割迭代处... 针对道路裂缝损伤检测效率较低、安全性较差、数据标准化不够等实际问题,提出一种非监督方法来实现路面裂缝自动识别与特征测量.首先采用分开-合并方法分割图像,将图像划分为较小的图像块,采用均值漂移方法对图像块进行平滑与分割迭代处理,并将分割图像块合并;然后采用均值漂移方法分2种策略定向跟踪裂缝像素提取裂缝骨架,并对裂缝骨架内插得到完整裂缝,同时计算裂缝形态参数,实现裂缝形态特征测量.实验结果表明,该方法可以对裂缝进行高效识别与准确测量. 展开更多

关键词 图像分割 mean SHIFT算法 路面裂缝自动识别 图像测量 道路工程

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路面裂缝自动识别与测量 被引量：4

14

作者 曹建农 许素素 李长青 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期17-22,共6页

为了提高道路裂缝损伤检测效率,保证检测工作的安全性,加强检测数据的标准化建设,研究了路面裂缝自动识别与测量方法。通过分析既有方法的缺陷,提出采用均值漂移技术的图像平滑与分割方法,初步分割候选裂缝,采用定向跟踪方法提取裂缝骨... 为了提高道路裂缝损伤检测效率,保证检测工作的安全性,加强检测数据的标准化建设,研究了路面裂缝自动识别与测量方法。通过分析既有方法的缺陷,提出采用均值漂移技术的图像平滑与分割方法,初步分割候选裂缝,采用定向跟踪方法提取裂缝骨架;基于裂缝骨架内插得到完整裂缝,完成裂缝自动提取与编码;最后将裂缝骨架分段,精确计算裂缝形态参数,实现裂缝形态完整测量。研究结果表明:该方法对路面粗糙度和裂缝方向不敏感,可以识别较细小裂缝,裂缝识别的定位精度达到0.5个像素以下,裂缝长度的相对误差小于2%,具有较高精度和可靠性。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝自动识别 图像测量 均值漂移 图像分割

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