基于机器视觉的路面裂缝病害多目标识别研究

为了建立一种基于深度学习卷积神经网络的多目标路面裂缝检测模型,实现对路面裂缝的精确识别、分割与统计,采用卷积神经网络Mask R-CNN为主干框架,融入ResNet模型与特征金字塔网络(FPN)提高对病害特征提取的精度,建立了针对裂缝病害识别的基础网络体系;考虑裂缝病害图像特征,采用随机梯度下降算法与冲量算法优化损失函...     

基于卷积神经网络算法的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术

无人机技术的进步与高性能计算机的出现,促进了桥梁结构智能化检测的发展。为了实现对无人机获取的大量照片的自动化处理,提出了一种基于计算机视觉的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术。以卷积神经网络为核心算法,构建相应的数据库,通过对现有方法的改进,提出一种混凝土桥梁裂缝高效识别的技术。用于检测桥梁裂缝的卷积神经网络架构由3组卷积与池化层、两组Dropout与全连接层组成,算法测试集准确率为93.6%。结合卷积神经网络与滑动窗口算法,搭建相应的数据库与网络架构,提出一种混凝土桥梁裂缝准确定位的技术。结果表明,本文所提出的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术,计算效率较高,准确度较好,可以直接应用于识别由无人机拍摄得到的桥梁裂缝照片。此项技术加速了识别速度且具有较高的准确率,为智能化、自动化检测桥梁病害奠定了良好的基础。     

基于卷积自编码的沥青路面目标与裂缝智能识别

目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小,以及路面图片标注成本高等问题,基于小规模路面图片数据集,利用卷积自编码（CAE）方法进行数据增强,开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上,采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增;利用卷积神经网络DenseNet,设置了不同数据扩增方法的对比试验;针对沥青路面裂缝图片背景较黑,裂缝特征不清晰,无监督聚类学习难度大等问题,采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC,对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明：经过DenseNet网络100代的训练,在同一测试集的测试下,基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%,利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%,利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%;在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下,与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比,CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度;CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响,利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习,重构后的图片样本更易被机器识别;相较于传统机器学习聚类算法,所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%,初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50...     

基于探地雷达的路面隐性病害检测与识别研究

概述了探地雷达现场检测布置方式和关键参数的设置,并基于专业Reflexw数据处理软件,对原始数据滤波处理方法进行了详细探究,结合工程实例中积累的大量雷达检测图像,着重对沥青路面典型隐性病害特征进行分析,并通过现场取芯,验证了探地雷达识别的准确性.研究结果表明,使用探地雷达可有效实现对路面结构内部隐性病害的无损探测.     

基于改进掩码-区域卷积神经网络的混凝土病害实例分割

为对混凝土病害图像进行更精确的实例分割,提出改进掩码-区域卷积神经网络(Mask Region Convolution Neural Network, Mask-RCNN)。该网络采用轻量级的可移动网络(MobileNetV2)代替原始Mask-RCNN中卷积层过大的主干网络——残差网络(ResNet101),加入路径聚合网络(PANet),以提高Mask-RCNN提取浅层特征信息的能力。为验证改进Mask-RCNN的识别精度及其在实际工程中的可行性,首先构建多类混凝土病害图像数据集,利用K-means聚类算法确定最适合该数据集的先验边界框的长宽比,然后对比改进Mask-RCNN与原始Mask-RCNN、其它主流深度学习网络对混凝土五类病害(裂缝、露筋、剥落、白皙和空洞)的识别结果;最后利用无人机采集到的钢筋混凝土桥梁病害图像作为测试集进行测试。结果表明：改进Mask-RCNN在提高计算速度的同时能更准确地定位病害,减少了误检和漏检,识别精度高于原始Mask-RCNN及其它深度学习网络;改进Mask-RCNN可以识别无人机拍摄的未经训练的新的混凝土病害图像,识别精度满足实际工程需求。     

刚性路面脱空声识别集成神经网络方法

基于集成神经网络对刚性路面脱空声的识别与分类能力,用简单的敲击法获取了刚性路面的声响应信号,通过对声信号的频域特征提取,应用集成神经网络对刚性路面脱空状况进行了识别.实验表明所给出的特征提取方法和集成神经网络模型是解决刚性路面脱空识别的一条较为有效途径.     

基于改进级联卷积神经网络的交通标志识别

自动驾驶场景中交通标志的检测和识别十分重要,为提高自然场景下交通标志检测精度,本文中提出了一种基于Cascade-RCNN改进的交通标志识别算法。首先,针对交通标志这类小目标特殊任务,将FPN模块的深层特征信息融合进浅层特征层。其次,改进了目标检测任务中的评价指标IoU,引入目标检测任务的直接评价指标GIoU指导定位任务,提高了检测精度。最后,算法在德国交通标志数据集GTSDB下进行了实验验证,以ResNet101为基础特征提取网络,mAP可达98.8%,实验结果表明了所提算法的有效性,具有优越的工程实用价值。     

基于残差神经网络的沥青路面裂缝识别分类研究

为提高沥青路面裂缝的识别精度与速度,提出一种基于残差神经网络的沥青路面裂缝自动识别算法。首先建立沥青路面图像集,使用数据清洗算法对综合检测车采集到的裂缝图像进行数据清洗,构建沥青路面裂缝图像样本数据集,并将图像集按8∶2的比例划分为训练集和测试集;接着采用残差神经网络ResNet50对清洗后的数据进行训练,得到网络权重后使用训练好的网络对沥青路面裂缝数据进行预测,评价网络准确性。试验结果表明:沥青路面图像清洗算法的准确率为95%,能良好地实现沥青路面原始图像的清洗;裂缝图像分类的平均准确率达到94%,其中横向裂缝、纵向裂缝、龟裂、块状裂缝的识别准确率分别为96.1%、94.6%、93.6%和94.1%。     

基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别

为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息.结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场景.采用提出的行为分类方法对试验个体骑行行为进行人工分类标记,得到不同骑行场景下的骑行行为分类数据集.基于卷积神经网络(CNN)建立自行车骑行行为识别模型,考虑模型输入特征特性以及分类任务复杂度对模型结构进行迭代设计选优,调整模型网络组成和卷积参数,得到分类效果显著的模型结构.对比分析多元Logit分类模型、三层全连接层BP神经网络模型,与本文的卷积网络模型在骑行行为分类预测的表现,在20 000次迭代训练之后,3个模型均得到收敛结果.结果 表明,提出的骑行行为分类模型准确率分别高于多元Logit模型20%,高于BP网络模型15%,显著优于对比模型的识别效果.卷积网络模型可有效解析骑行行为与各骑行特征因素之间的关系.     

路面裂缝图像处理算法研究

为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的掩膜模板,对有噪音的路面图像进行平滑和增强;然后基于阈值分割理论,采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征。最后对采集的200幅路面裂缝图像进行了平滑和分割试验研究,和Robison等常用的平滑模板相比,对图像进行增强的同时较好地保护了裂缝边缘。在对平滑后的图像进行分割当中,和Hough变换、数学形态学等分割算法进行了对比研究,结果表明了该算法在精度、速度和可靠性方面具有一定的优势。     

沥青路面破损图像分割方法研究

提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。实验表明,该方法可较好地分割路面破损图像。     

复合式路面加铺技术

由于刚性路面与柔性路面的力学参数差异,加铺后的复合式路面易出现反射裂缝。文章从加铺前的准备工作及防止反射裂缝产生的措施两个方面研究了旧路加铺技术,为复合式路面的铺筑提供一定的参考。     

基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法

基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采用图像自动匀光技术解决不同光照条件下图像一致性输入问题;其次,设计了一种基于自动电子印相机原理的路面图像快速匀光算法,提出了一种实用的路面裂缝图像处理策略并设计了路面裂缝图像处理流程;最后,对一组由面阵CCD相机获取的路面图像按照该方法进行路面裂缝检测试验,验证了基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析技术的合理性和实用性。     

南部至定水旧水泥混凝土路面改建共振碎石化应用研究

国道G212线南部至定水路面改建工程为依托,对共振碎石化的施工技术和工艺进行了研究;根据贝克曼梁测得的弯沉,计算得到G212线南部至定水碎石化层的当量回弹模量范围为215～277MPa,说明其有足够的承载力且模量值较均匀,可作加铺层的基层直接使用。     

公路沥青路面裂缝填封处治技术

针对现阶段公路沥青路面常出现的裂缝病害,通过对裂缝破损形式、机理、填封处治技术进行总结分析,得出了一套具有适用性和推广性的沥青路面裂缝处治技术,并有针对性地分析了裂缝填封工艺.研究结果表明,改性沥青作为填封材料填封后,使用寿命最长达7a,平均寿命在2a以上,裂缝处于干燥状态下填封效果最佳,该研究成果可供相关工程借鉴.     

白霍一级公路防治水泥混凝土路面裂缝的措施探讨

水泥混凝土路面具有强度高、稳定性好及使用寿命长等优点,在高等级公路建设中广泛应用。然而水泥混凝土路面裂缝的多寡直接影响路面的使用质量和使用年限,因此防治路面裂缝问题便成为路桥工作者关注的重点。     

基于二维Rosin阈值方法的道路裂纹边缘检测

为了在道路裂纹图像边缘检测时选择准确的区分噪声与边缘阈值,针对一维Rosin算法不能充分利用图像局部结构信息的缺陷,将传统Rosin方法推广至二维,联合Canny边缘检测算法和Rosin算法,利用像素点本身及其邻域的局部结构信息建立图像二维直方图;利用直方图的最高点和最低点构造全角旋转阂值选取平面,以搜索直方图与各阈值平面的空间距离最大值确定阈值点,获得一种自适应的Canny算法中的阈值选取方法.研究结果表明:该算法可对道路裂纹边缘进行有效检测,并扩展Canny算法的应用范围.