【摘 要】
:
当前我国公路设施体量逐年增加,为了真实地量化道路的损坏程度,提高道路的养护水平,确保安全、可靠且快捷交通运输过程,需要选用合理高效的检测方法。然而在目前主流的维护流程中,通常是由人工方式完成的,这种方式不仅需要耗费大量的时间和精力,而且工作效率低下。因此,实现对路面缺陷进行精确识别与自动化检测,是急需解决的工程实际问题。论文以路面缺陷检测为研究内容,围绕路面图像预处理、路面缺陷检测算法展开研究,设
论文部分内容阅读
当前我国公路设施体量逐年增加,为了真实地量化道路的损坏程度,提高道路的养护水平,确保安全、可靠且快捷交通运输过程,需要选用合理高效的检测方法。然而在目前主流的维护流程中,通常是由人工方式完成的,这种方式不仅需要耗费大量的时间和精力,而且工作效率低下。因此,实现对路面缺陷进行精确识别与自动化检测,是急需解决的工程实际问题。论文以路面缺陷检测为研究内容,围绕路面图像预处理、路面缺陷检测算法展开研究,设计了一种基于Mask RCNN算法自动检测路面图像中缺陷的方法,并开发了相应的可视化界面。首先,论文根据路面缺陷图像的特点,对路面图像进行直方图均衡化提高图片对比度,采用双边滤波在去除路面图像噪声的同时保留缺陷的边缘信息。对路面缺陷图像进行增强处理与样本扩充以解决现有的路面缺陷图像数量不足的问题。其次,论文阐述深度学习的基础知识和卷积神经网络整体框架,分析经典的深度学习算法的结构和原理,阐述了Res Net的作用,解析了Mask RCNN算法,并对Mask RCNN算法进行优化训练和测试。实验结果表明,所训练模型可以对各路面缺陷图像的有效特征进行自动学习并实现自动分类路面缺陷图像,均值平均精度达到90.42%,检测效果良好。最后,论文在得到性能较优的路面缺陷检测模型,开发人机交互界面,搭建了基于深度学习的路面缺陷检测平台。通过本论文研究,为路面缺陷检测提供了一种新的方法,实现了路面缺陷自动化检测,进一步的推进了路面工程养护检测技术的发展。
其他文献
随着科技发展和民众财富增加,车辆日益增多的同时也造成了频发的交通事故,给人民生命和财产安全造成了严重危害。因此,开发汽车智能辅助驾驶技术和无人驾驶技术成了重要研究方向,其中基于可见光和红外图像的深度学习目标检测技术研究具有重大价值,由于车辆行人目标的多样化,道路环境的复杂使得车辆和行人检测技术非常具有挑战性。本文对车辆行人目标的检测进行了比较系统的分析和研究,提出了基于红外和可见光图像融合的检测框
汽车高压油路密封件作为汽车发动机油路安全运行的关键部件,采用精准且高效的检测技术,对工业生产和汽车出行安全有着重要作用。本文提出基于机器视觉的汽车发动机高压油路密封件缺陷检测系统,解决汽车发动机油路密封件在传统检测方法中耗费大量人力、准确率低和生产效率低等问题,对密封件的工厂生产具有重要的应用价值。本文完成了密封件缺陷视觉检测系统的构建,通过搭建视觉检测系统硬件图像采集平台和软件图像处理及结果显示
光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography,OCT)技术能够对生物组织进行高分辨率实时成像,以其无损、分辨率高、成像速度快,制造成本相对较低等特点,拥有广阔的临床应用前景,基于内窥扫频OCT(SS-OCT)技术在消化道早期肿瘤检测具有重要的应用价值。内窥SS-OCT系统由于其探测灵敏度高、成像速度快且能够对消化道进行旋转扫描成像,有利于临床治疗的术前术后病情检测,因
高速公路是维系国家交通运输的重要命脉,在国家发展中有着重要作用。高速公路的定期检测是保养维护过程中的第一步,传统的利用人眼进行路面病害的检测方法具有劳动强度大、耗时长的缺点。而随着图像处理技术的进步,多种多样的检测系统被开发出来,不断向自动化智能化方向发展。但现有的检测策略普遍摆脱不了硬件要求高的缺点,而且普遍利用的是数据标签的形式进行分割,导致数据集的训练时间较长。因此本文提出了一种基于神经网络
面部表情在人类进行非语言交流时,承担着十分重要的角色,是一个很常见的情感表达方式。面部表情识别可以在不同场合有应用场景,这里的面部表情泛指宏表情,即动作幅度较大,区域特征明显的表情。宏表情的识别在目前研究技术的支持下已经达到较为理想的效果,但存在的干扰因素如图像分辨率、光照影响、面部图像遮挡等是表情识别领域中共同存在的问题。表情的范畴较为广泛,通常肉眼可以进行清晰识别的如‘喜怒哀乐’情绪的面部表情
作为图像融合领域的一个重要分支,红外和可见光图像融合已被广泛应用于工程技术和科学研究中。红外和可见光图像来源于不同的成像传感器,对同一场景采集不同特性的图像,红外和可见光图像融合技术既解决单一红外传感器背景模糊、细节缺失的问题,又克服了可见光传感器对环境条件的依赖性,构造出同时存在热辐射源和多光谱信息的图像。融合后的图像更符合人眼视觉,便于后续的研究,故更具有实用价值。本文主要研究高性能的红外和可
癫痫是一种常见的精神疾病,全球约有七千万患者。癫痫脑电信号是判断癫痫发作的重要手段,癫痫脑电信号需要神经科医生的先验知识进行人工标记,这种标记方法费时费力。癫痫脑电信号的自动检测对癫痫患者的治疗具有重要的意义。近年来,深度学习在癫痫脑电信号检测中成为研究热点,并且取得了十分优异的检测效果,其中最为突出的是卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM相结合的混合模型,该模型在波恩大学数据集中能够达到1
外泌体是由细胞分泌的含有RNA等小分子和蛋白质的纳米级小囊泡,很多细胞在正常或者病理情况下都可以分泌外泌体,并通过细胞膜将外泌体释放到细胞外进而到达靶细胞后发挥作用。牛乳外泌体可作为"细胞信使"介导细胞间的信息转导,调节肠道屏障功能和肠道微生物菌群平衡及代谢。文章对牛乳外泌体的形态结构、分离与鉴定以及功能特性进行综述,以期为牛乳外泌体在动物中的应用研究提供参考。
本文首先分别对光电经纬仪的总体结构、发展现状、发展趋势进行了介绍,并说明了在靶场中的具体应用和相关要求,再进一步对于光电经纬仪中的伺服控制系统进行了工作原理的介绍和结构组成的说明,在此基础上针对于当下对伺服控制技术的要求,采用了将ADRC(Active Disturbance Rejection Control,自抗扰控制)控制策略应用到光电经纬仪伺服系统中,并且具体介绍了传统PID控制器以及和A
近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果,广泛应用在生物特征识别领域。生物特征识别指的是通过计算机利用人体固有的生理特征(人脸、指纹、虹膜、DNA等)或行为特征(步态、动作习惯等)进行个人身份识别的方法和技术,现已广泛地应用在我们日常生活中,成为生活中不可或缺的一部分。据科学研究表明,人类的耳朵结构特征是唯一的,不会被轻易改变,且具有生物特征的基本属性。因此,在Tensor Flow深度学习