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机场道面裂缝是机场安全隐患之一,目前裂缝检测的方式以人工巡检为主,但人工检测不但无法覆盖全部道面导致结果精确度较低,而且耗费大量时间精力。因此,为提高精确性节约资源,依靠机场跑道表观图像大数据,基于图像处理技术以及深度学习的方法实现机场道面病害自动化的检测。实验结果表明,提出的机器检测道面裂缝的方法能快速、大量地识别机场跑道裂缝,并将裂缝与道面设计中的拉毛相区别,实现了高速率、高效率、高精确度、低资源浪费的目标。