【摘 要】
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近年来,随着我国物流行业的蓬勃发展,加重了基础设施中各类公路的运行负载,大大增加了道路维修和养护的需求,尤其是早期修建的大量公路。这亟需研究人员开发针对公路路面的健康监控系统,以利用智能化监控设备采集混凝土路面表面图像,再通过深度学习算法或机器视觉算法检测图像中的裂缝信息,辅助养护人员制定公路养护与维修方案。现有的混凝土路面裂缝检测算法,并没有考虑到真实路面场景中可能存在水渍、光照阴影、黑斑等伪裂
【基金项目】
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国家自然科学基金,联合定位下混凝土桥梁影像的拼接方法研究（编号:62001113）; 广东省基础与应用基础研究项目,混凝土桥梁表面图像的裂缝检测方法研究（项目编号:2019A1515110800）
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近年来,随着我国物流行业的蓬勃发展,加重了基础设施中各类公路的运行负载,大大增加了道路维修和养护的需求,尤其是早期修建的大量公路。这亟需研究人员开发针对公路路面的健康监控系统,以利用智能化监控设备采集混凝土路面表面图像,再通过深度学习算法或机器视觉算法检测图像中的裂缝信息,辅助养护人员制定公路养护与维修方案。现有的混凝土路面裂缝检测算法,并没有考虑到真实路面场景中可能存在水渍、光照阴影、黑斑等伪裂缝的干扰,在实际检测过程中算法容易将此类伪裂缝错判为真实裂缝从而导致较高的误检率。因此,本文（1）针对混凝土路面的裂缝检测开展研究,首先分析已有混凝土路面裂缝分割算法的不足,在全卷积神经网络的基础上对裂缝分割算法进行改进。随后在采集的数据集上对裂缝提取算法进行测试与验证,最后利用研发的基于区域生长和梯度阈值分割的路面裂缝边缘提取算法来获得裂缝完整的边缘信息,辅助检测人员做出合理的公路健康监测判断与制定精准的道路养护方案。本文首先介绍了卷积神经网络的主要组成模块和全卷积神经网络的核心思想,同时分析了常用的图像分割算法的优缺点。随后,本文介绍了混凝土路面图像裂缝检测所采用的基于VGG-16结构的全卷积神经网络模型,并通过融入加快网络训练收敛速度和全局信息学习能力的梯度层模块和自我注意力机制模块,对网络结构进行了优化调整。同时增加了带树叶、水渍、树枝等伪裂缝标记的负样本数据集,从目视判断和客观指标两方面进行了对比实验分析。结果表明,在引入梯度层模块和自我注意力机制模块后,不仅网络训练的收敛速度更快,而且能更加完整、准确地分割混凝土路面图像中的裂缝。最后为获得裂缝完整的边缘信息,本文研究了一种基于区域生长和梯度阈值分割的路面裂缝边缘提取算法。算法首先根据裂缝边缘区域梯度幅值和梯度方向存在的显著变化特征,依据梯度幅值和方向特征进行区域生长,从而获取完整的裂缝边缘链,再通过梯度阈值算法去除多余的伪裂缝,进而得到更加准确的裂缝边缘。将本文算法与同类算法进行实验对比后证明,本文算法的裂缝边缘提取效果好、准确率高、抗噪声干扰能力强,且拥有更快的运行时间。
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