桥梁作为国家交通枢纽的重要组成部分,在使用过程中需要定期对其进行质量检测,以方便安排维护和修理行动。裂缝是桥梁路面的主要破损形式之一,对路面安全的威胁日益严重。考虑到传统的手工路面检测方法存在效率低、危险系数大、劳动强度大且检测准确率低等缺陷,路面裂缝的自动检测系统成为道路养护方向的研究问题。然而,由于存在裂缝强度不均匀、拓扑结构复杂、噪声干扰等因素,传统的图像处理算法不能很好地对桥梁裂缝进行检测,加之,道路交通部门对桥梁养护愈来愈重视,因此相应地对裂缝检测的精度要求也越来越高。依据国内外已有的裂缝检测相关算法,本文针对一种基于随机结构森林的路面裂缝检测进行研究和分析,提出一种新的改进方法。针对桥梁裂缝的拓扑结构复杂,且易受噪声和光照的干扰等因素,本文首先引入一种积分通道特征提取方法来提取图像上的不同层次的特征信息,利用这种多层次的特征来重新定义裂缝的标记,当在训练随机森林过程中,通过在训练样本上滑动取样提取图像各个通道的特征集,并记录其对应的结构标签,然后在学习特征与不同结构标签之间的对应关系构造一个结构森林预测模型,进而生成一个可以识别任意复杂裂缝的高性能的裂缝检测器;之后,在输入新的预测样本时,通过训练好的结构森林的模型可以得到该图像的结构化标签,即预测得到桥梁裂缝的初步检测效果图,此时检测到的裂缝不太明显,通过设定合适的阈值,将背景和目标分割,得到二值化的裂缝检测效果图,最后可以采用改进的形态学处理方法去除噪声,进而得到最终的桥梁裂缝检测效果图。实验结果表明,与传统算法相比,本文算法能检测具有任意复杂拓扑结构的裂缝,且不受光照和噪声的影响,其精度和召回率均优于其它对比算法,适用范围更加广泛。