【摘 要】
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路面裂缝检测与识别一直是路面病害检测的重要工作方向,也是道路养护任务的基础。本文以高速公路路面图像中的裂缝为研究对象,以裂缝检测与识别为研究任务,通过模型选择、减小输入对结果的影响、模型优化三步达成对路面裂缝进行检测与识别的目的。此方法可以准确、完整地对高速公路路面的裂缝进行检测,可以作为研究路面病害发展和制定道路养护决策的重要参考。主要研究内容如下:（1）本文首先研究了更适用于裂缝检测任务的网络
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路面裂缝检测与识别一直是路面病害检测的重要工作方向,也是道路养护任务的基础。本文以高速公路路面图像中的裂缝为研究对象,以裂缝检测与识别为研究任务,通过模型选择、减小输入对结果的影响、模型优化三步达成对路面裂缝进行检测与识别的目的。此方法可以准确、完整地对高速公路路面的裂缝进行检测,可以作为研究路面病害发展和制定道路养护决策的重要参考。主要研究内容如下:（1）本文首先研究了更适用于裂缝检测任务的网络模型,得到了YOLOv5s裂缝提取模型。先利用多功能道路检测车在高速公路上采集路面图像,选取一定数量的路面图片进行分割、标注,建立裂缝目标检测数据集。将目标检测的方法用于裂缝识别,使用基于单阶段的YOLOv5s网络模型和基于两阶段的Faster R-CNN网络模型进行实验,两种模型的准确率分别为68.57%和71.4%,都达不到对裂缝进行准确检测的目的,而且还存在漏检和定位不准确的问题。接下来更改数据集标注方法,建立裂缝提取数据集,并且选用语义分割算法PSPNet和YOLOv5s进行裂缝分提取实验,PSPNet的m Io U达到73.05%,YOLOv5s模型的m Io U达到81.7%,实验表明,YOLOv5s裂缝提取模型可以更准确、更完整地识别并提取出裂缝目标。（2）在裂缝提取实验中,检测图像中的裂缝时,发现小尺寸的图像提取效果优于大尺寸图像,考虑图像尺寸可能对预测结果有影响,于是选择五种尺寸的图像进行裂缝提取。其中五种尺寸的图像中分别有大于、小于和接近网络输入尺寸的图像。结果表明,接近网络输入尺寸的图像具有更好的提取结果。既然图像尺寸对结果预测有影响,那么对网络模型训练也有影响,于是建立包含五种图像尺寸的裂缝提取数据集重新训练模型。根据实验结果,新的模型对大尺寸图像的识别效果提升不明显,并且对图像中的树影进行误提取,模型整体效果不如原数据集训练的模型,而600×600尺寸的图像检测效果则比较稳定。所以,训练模型和裂缝预测时,选用与模型输入尺寸相近的图像能取得更好的效果。（3）在不对网络模型结构进行大的改动的前提下,将即插即用的注意力机制CBAM模块引入网络模型。先经过CBAM模块与网络中三大模块的融合实验,确定CBAM模块与主干网络的融合方案最佳;然后对嵌入CBAM模块的C3结构的使用位置和数量进行研究,实验表明,只在主干网络使用改进后的C3结构的模型具有更好的提取性能。接下来为了解决正负样本不平衡、难易样本不平衡的问题,对损失函数进行改进,使用改进后得到的Focal Loss代替BCELoss作为模型的损失函数,使模型能更完整地提取裂缝目标,提升了模型的提取性能,模型的m Io U达到85.3%。
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