【摘 要】
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随着我国经济和交通事业的快速发展,车流量逐年增加,早期建设的桥梁老化、破损现象日趋严重,部分桥梁出现承载力不足或已达到设计基准期的状况,桥梁倒塌事故时有发生,并且我国逐步从注重桥梁建设阶段过渡到建设与管养并重阶段,桥梁健康检测越来越受到交通部门的重视。针对传统桥梁病害检测需要大量劳动力、检测效率低、漏检率大、成本高等问题,本文提出利用无人机获取桥梁表面图像,借助卷积神经网络和数字图像处理技术得到桥
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随着我国经济和交通事业的快速发展,车流量逐年增加,早期建设的桥梁老化、破损现象日趋严重,部分桥梁出现承载力不足或已达到设计基准期的状况,桥梁倒塌事故时有发生,并且我国逐步从注重桥梁建设阶段过渡到建设与管养并重阶段,桥梁健康检测越来越受到交通部门的重视。针对传统桥梁病害检测需要大量劳动力、检测效率低、漏检率大、成本高等问题,本文提出利用无人机获取桥梁表面图像,借助卷积神经网络和数字图像处理技术得到桥梁裂缝信息,为桥梁安全评估提供参考依据。本文首先介绍了桥梁健康检测方面的国内外研究现状。接着,利用经纬M300 RTK搭载禅思H20采集桥梁图像,并通过加权平均法、分段线性变换法和中值滤波对图像进行预处理,得到对比度更强、噪声更少的灰度图像。本文针对裂缝图像识别问题,提出一种基于卷积神经网络的桥梁图像自动识别与分类模型（BI-ARC）,其主要作用是识别裂缝图像,并将裂缝分为横向、纵向、斜向和网状四种类型,测试结果显示BI-ARC卷积模型的分类准确率为0.988。然后,本文在传统裂缝分割的基础上提出一种基于全卷积神经网络的裂缝分割模型（BCI-AS）,测试结果表明,BCI-AS全卷积模型对裂缝定位准确,且分割后的裂缝连续性优良,效果明显优于阈值分割和边缘检测算法,为后续裂缝几何参数计算打下坚实基础。最后,本文利用形态学和连通域标记技术处理裂缝二值图像,剔除裂缝二值图像噪声,进而通过图像细化算法计算裂缝长度,并提出一种基于投影技术的最小二乘法计算裂缝宽度,经实测对比,计算误差在容许范围以内,证明了本文算法的有效性。综上所述,本文提出的基于无人机图像和卷积神经网络的桥梁裂缝检测方法具有较高的识别率,为桥梁裂缝智能化检测提供参考。
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