| 基于机器视觉的路桥裂缝病害自动检测技术 |
| |
| 引用本文： | 洪卫星,吴羡,陈贵海,郭丹桂,毛明洁.基于机器视觉的路桥裂缝病害自动检测技术[J].交通标准化,2021,7(4):114-122. |
| |
| 作者姓名： | 洪卫星 吴羡 陈贵海 郭丹桂 毛明洁 |
| |
| 作者单位： | 南京智行信息科技有限公司,江苏 南京 211100;江苏前沿交通研究院,江苏 南京 211100;江苏前沿交通研究院,江苏 南京 211100;南京智行信息科技有限公司,江苏 南京 211100;江苏前沿交通研究院,江苏 南京 211100;上海交通大学,上海 200030;广东博大高速公路有限公司博深分公司,广东 惠州 516100;南京智行信息科技有限公司,江苏 南京 211100 |
| |
| 摘 要： | 为解决路桥表面因荷载作用、疲劳与腐蚀效应、材料老化以及维修养护不及时等原因产生裂缝病害的问题,进一步提高日常养护工作效率,对机器视觉技术、图像处理技术在路桥裂缝病害检测工作中的应用进行了研究.采用对比分析和数据验证相结合的方法,重点针对利用机器视觉技术实现病害特征提取、特征识别和量化计算算法进行了比较研究.研究结果显示:①采用修正后的Faster R-CNN和深度可分离卷积网络能够有效减少参数数量,实现算法速度和精度的平衡;②采用小波变换滤波和KD树算法相结合的方式能够精确实现裂缝病害的连续特征提取;③基于裂缝的统计特征可快速实现病害分类.基于上述研究成果,提出并研发了一种路桥裂缝病害的自动检测方法,通过在广东省8条高速上的实例验证和模型优化,实现了路桥裂缝病害的自动化检测,精度达到95％,大幅度地提升了检测效率,有助于提高路桥的安全运行水平.
|
| 关 键 词： | 机器视觉 神经网络 裂缝病害 自动检测 Faster R-CNN 病害量化 |
Automatic Detection Technology of Road and Bridge Surface Cracks Based on Machine Vision |
| |
| HONG Wei-xing,WU Xian,CHEN Gui-hai,GUO Dan-gui,MAO Ming-jie.Automatic Detection Technology of Road and Bridge Surface Cracks Based on Machine Vision[J].Communications Standardization,2021,7(4):114-122. |
| |
| Authors: | HONG Wei-xing WU Xian CHEN Gui-hai GUO Dan-gui MAO Ming-jie |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
