【摘 要】
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随着计算机视觉技术的快速发展,使用深度学习进行裂缝检测已经成为智能交通研究的重点。为了准确完整的识别裂缝,本文提出了一种使用深度学习进行裂缝网格化检测的方法,该方法符合最新公路技术状况评定标准。首先,对所输入图像进行判断,筛选出含有裂缝的图像对其预处理,去除干扰噪声改善图像质量。之后将处理过的图像分成0.1m×0.1m大小的网格放入卷积神经网络中进行检测,将识别结果为含有裂缝的网格标记出来,再还原
【出 处】
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中国公路学会养护与管理分会第十届学术年会
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随着计算机视觉技术的快速发展,使用深度学习进行裂缝检测已经成为智能交通研究的重点。为了准确完整的识别裂缝,本文提出了一种使用深度学习进行裂缝网格化检测的方法,该方法符合最新公路技术状况评定标准。首先,对所输入图像进行判断,筛选出含有裂缝的图像对其预处理,去除干扰噪声改善图像质量。之后将处理过的图像分成0.1m×0.1m大小的网格放入卷积神经网络中进行检测,将识别结果为含有裂缝的网格标记出来,再还原到原图像中,实现整个的检测过程。最后在检测结果基础上,只对那些标记为裂缝的小网格进行阈值分割,通过对像素的扫描和计算,得到裂缝的几何参数信息,实现裂缝检测的完整步骤。实验结果表明,本文提出的方法具有很好的检测精度,F值达95%以上。
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