【摘 要】
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随着经济的飞速发展,我国公路总里程达到了519.8万公里,位居世界前列。但是公路的安全保障仍存在很多问题,尤其是受时间、自然灾害、车辆超重等因素造成的路面裂缝,如果没有及时发现和妥善处理,那么公路使用寿命会受到非常严重的影响。目前公路路面的裂缝检测在实践中主要依赖相关技术人员在现场的目视观测,该方法所需人工成本高,危险系数大且检测效率较低,同时具有主观性。因此,如何快速的获取公路的沥青路面裂缝信息
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随着经济的飞速发展,我国公路总里程达到了519.8万公里,位居世界前列。但是公路的安全保障仍存在很多问题,尤其是受时间、自然灾害、车辆超重等因素造成的路面裂缝,如果没有及时发现和妥善处理,那么公路使用寿命会受到非常严重的影响。目前公路路面的裂缝检测在实践中主要依赖相关技术人员在现场的目视观测,该方法所需人工成本高,危险系数大且检测效率较低,同时具有主观性。因此,如何快速的获取公路的沥青路面裂缝信息,实现对沥青路面裂缝高效的检测成为当前研究热点之一。深度学习方法中的卷积神经网络已在计算机视觉领域得到广泛应用,与传统的机器学习方法相比,卷积神经网络不需要手工特征设计,能够根据输入图像的特点进行自动特征提取,实现对图像的抽象化表达。考虑到卷积神经网络的诸多优势,本文将其应用到沥青路面裂缝检测领域,分别对沥青路面裂缝检测和沥青路面裂缝语义分割展开研究,其主要研究内容如下:（1）针对沥青路面裂缝检测背景复杂的问题,本文利用基于卷积神经网络的目标检测方法对沥青路面裂缝进行检测,使用当前流行的一阶段目标检测算法YOLOX网络检测沥青路面裂缝。YOLOX网络使用了Anchor Free机制,以取代K-means算法产生先验框,适合背景复杂的沥青路面裂缝检测。通过实验结果与分析,YOLOX网络能实现对沥青路面裂缝准确的检测,m AP指标达到79.69%,验证了YOLOX网络检测沥青路面裂缝是可行的。（2）针对使用一阶段目标检测算法检测沥青路面裂缝容易出现漏检的问题,本文改进了基于Faster R-CNN网络的沥青路面裂缝检测方法。该方法分别使用Mobile Net V2网络和Res Net50网络对经典的Faster R-CNN网络的主干特征提取网络进行改进。实验结果显示,相对于经典的Faster R-CNN网络,基于Mobile Net V2特征提取的Faster R-CNN网络所需的计算资源和存储资源更少,而基于Res Net50特征提取的Faster R-CNN网络的检测效果更优。另外,两种改进的Faster R-CNN网络均能有效克服一阶段目标检测算法中的裂缝漏检问题。（3）针对沥青路面图像中背景复杂和裂缝边缘模糊造成的分割不准确问题,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的复杂路面裂缝分割方法,该方法结合了语义分割与图像识别的思想,能够从复杂背景的裂缝图像中有效分割出沥青裂缝。实验结果表明,本文方法在精确率、召回率、DSC指标上均优于传统阈值分割方法和基于UNet网络的语义分割方法,且在图像分割的细节上效果更优,证明了其对沥青路面裂缝分割的有效性。图[59]表[9]参[57]
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