【摘 要】
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公路路面情况直接影响交通安全,路面裂缝作为路面病害的早期形式,如果能够在初期进行有效识别,及时采取相应的修补措施,即可在最大程度上减少交通事故的发生率。利用传统路面裂缝识别算法对形状不规则裂缝和断裂裂缝进行识别,易出现漏检或误检的情况,因此,本文在Faster R-CNN算法基础上,结合序列特征方法提高裂缝识别算法的精度,进一步通过网络优化提升算法对裂缝的识别速度。路面裂缝存在杂物等干扰、裂缝长宽
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公路路面情况直接影响交通安全,路面裂缝作为路面病害的早期形式,如果能够在初期进行有效识别,及时采取相应的修补措施,即可在最大程度上减少交通事故的发生率。利用传统路面裂缝识别算法对形状不规则裂缝和断裂裂缝进行识别,易出现漏检或误检的情况,因此,本文在Faster R-CNN算法基础上,结合序列特征方法提高裂缝识别算法的精度,进一步通过网络优化提升算法对裂缝的识别速度。路面裂缝存在杂物等干扰、裂缝长宽比无规律、裂缝大小和方向的多样性等特点,使得传统Faster R-CNN算法对裂缝特征提取不够充分,从而导致对路面裂缝识别不完整或是将一条长裂缝误识为几条短裂缝。针对Faster R-CNN算法在裂缝识别中的不足之处,首先,通过融入LC-BLSTM-FABSR网络使裂缝识别算法具有序列特征,从而加强对裂缝特征的提取;其次,利用LNMS构造法将误识为短裂缝的分段裂缝连接为一条完整长裂缝。再次,用融入注意力机制的Res Net-50网络替换Faster R-CNN算法主网络中的VGG-16网络,减少模型的训练参数从而缩减裂缝识别时间;最后,对Faster R-CNN中的池化方式进行优化,使得优化后的Faster R-CNN算法在路面裂缝识别任务中的准确率进一步提升,并且基于实际需求将优化算法应用于视频流的路面裂缝识别任务中。为了验证优化算法在裂缝识别任务中的有效性,本文在GRDDC’2020数据集上进行对比实验,采用平均精度AP50、m AP和识别速度作为衡量指标。实验结果表明,本文优化后的Faster R-CNN算法相比于其他算法,可以更好地应对现实场景中形状不规则的裂缝目标,有效提高算法的识别精度,同时小幅缩减识别时间。
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