基于深度学习的桥梁表观裂缝量化识别研究

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桥梁在建造和服役过程中受自重、车辆往复荷载、环境侵蚀等因素的作用,不可避免的会产生各种损伤。裂缝是众多损伤中较为常见的一种,随着开裂的加深,其对桥梁承载能力和正常使用造成的负面影响会不断增加,严重时甚至会直接导致桥梁的垮塌。若在裂缝产生初期,及时识别到裂缝位置并对识别结果进行量化,为桥梁关键部位的维护和加固提供指导性建议,在一定程度上能够延长桥梁寿命。桥梁表观裂缝的识别依托的方法归纳起来涉及到三个方面:人工目视、结构健康监测、图像处理。图像处理中基于深度学习的识别方法,通过应用卷积神经网络,可以提取到裂缝的一些高级特征,这类方法的识别效果明显优于其它方法,基于此,本文的主要研究内容有:(1)制备了桥梁表观裂缝图像数据集。详细制定了裂缝图像标签的制作方法,收集和制作了钢、沥青、混凝土、带防滑缝的混凝土及其它五种类型的原始桥梁表观裂缝图像数据集和其对应的标签集,建立了一种针对原始数据的统一处理方法,针对训练、验证和测试数据集中仍旧存在的数据量不平衡、偏少或是偏多的问题,提出了随机删除以减少数据量和随机扩增以增加数据量的调整方式。(2)开展了基于深度学习的分类和分割模型的训练研究。梳理了相关理论知识,对比两种类型、数据集增强前后训练的分类模型,发现数据集经增强后训练的模型关于测试集的测试结果均优于增强前,证明了图像增强对提升模型泛化能力的作用,通过多组模型训练优化了分割模型中的学习率、正则化参数等关键超参数,提升了裂缝识别能力。训练出了一个相对较优的桥梁表观所属类型分类模型、五个相对较优的裂缝背景分类模型和五个裂缝语意分割模型。(3)建立了一种桥梁多类别表观裂缝的识别方法,实现了对识别结果的量化处理。结合训练的桥梁表观裂缝识别模型,通过引入滑动窗扫描图像实现了任意分辨率图像上的裂缝位置轮廓识别,根据裂缝特征选定指标,通过统计分析确定合理的阈值,对识别结果进行了降噪处理。基于连通域隔离出经降噪处理后的识别结果中的各独立裂缝,通过划分裂缝类型并编写相应算法对不同形式下的裂缝进行参数计算。(4)以工程实际应用的角度系统性开发了图像采集软硬件和桥梁表观裂缝量化识别系统。图像采集软硬件系统开发中,通过编码器、工业相机和激光测距仪三种硬件的相互协调配合,实现了定点采集桥面图像;将桥梁表观裂缝识别划分为了六个模块,基于MATLAB平台实现了表观裂缝识别的自动化。
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