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。     

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.     

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.     

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%。     

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。     

集成神经网络信息融合技术在刚性路面脱空识别中的应用

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的途径。     

基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出.但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌.在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌.传统方法需要对双行车牌的原始输入图像.这是一个非常复杂场景中的难题.为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别.是的原始输入车牌图像的分段.我们查看这些整...     

基于一维卷积神经网络的驾驶人身份识别方法

近年来,智能网联汽车（ICV）已成为智能工业时代最有前景的发展方向。作为现代移动的重要模式,ICV的设计和开发越来越强调个性化需求。提出一种仅使用车载CAN总线行车状态数据,基于深度学习的驾驶人身份识别通用框架。首先采集20名驾驶人在固定试验路线下,包括不同道路类型、不同交通条件下的自然驾驶行车状态数据集;其次对9种类型的CAN信号行车数据进行数据清洗与重采样,构建数据样本集。搭建了由卷积层、池化层、全连接层、SoftMax层构成的一维卷积神经网络（1-D CNN）驾驶人身份识别模型,并且使用Adam算法、L2正则化、Dropout、小批量梯度下降等方法对模型性能进行优化。算法验证过程中,探讨了模型卷积核占比、卷积核数量、卷积层层数、全连接层节点规模对模型识别准确率的影响,进而对模型结构参数进行优选。进一步地,将该算法与K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）等传统机器学习方法及深度学习算法长短时记忆网络（LSTM）进行对比分析,同时探究样本时间窗口大小、样本数据重叠度、驾驶人数量对模型识别结果的影响。在数据时间窗口为1 s、数据重合度80%的条件下,对20名驾驶人进行识别,评价指标宏观F₁分数可达99.1%,表明该模型表现明显优于其他对比模型算法,其对驾驶人身份识别表现稳定,鲁棒性强。     

基于实测验证的沥青路面力学模型研究

实测不同路面结构温度、应变数据,与不同路面力学模型、参数的计算结果对比,研究与路面实际受力更为相符的力学模型和材料力学参数.对不同路面结构的层间连续状态进行分析,并研究了路面力学指标计算结果的修正方案.结果表明:基于动态模量的弹性层状体系更适于路面力学分析;力学模型中柔性路面、组合式基层沥青路面层间状态可假设为连续,半...     

基于卷积神经网络的逆变器故障诊断方法

针对车用永磁同步电机驱动系统在长期运行过程中存在的逆变器故障风险,本文中提出了一种基于卷积神经网络的逆变器故障诊断方法.首先,对三相定子电流数据进行标幺化和单位电周期电流数据筛选处理,降低电机驱动系统变转矩、变转速工况对故障诊断效果的影响;然后,结合卷积神经网络,发挥其提取故障特征和抗噪优势,实现逆变器故障诊断.在MA...     

路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题.为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足.最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考.     

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。