基于无人机及Mask R-CNN的桥梁结构裂缝智能识别

桥梁结构表面裂缝检测为桥梁状态识别、病害治理、安全评估提供了重要状态信息和决策依据。为解决传统人工检测方法存在的危险性高、影响交通、费用昂贵等问题,提出基于无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）及深度学习的桥梁结构裂缝智能识别方法。采用大疆M210-RTK多旋翼无人机进行贴近航摄,获取桥梁结构混凝土表面高清图像;利用SDNET裂缝数据集等图像资源,制作1 133张标记裂缝精确区域的深度学习训练样本图像库;引入掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN）深度学习算法,训练和建立Mask R-CNN裂缝识别模型;基于Mask R-CNN裂缝识别模型,采用矩形滑动窗口模式扫描混凝土表面高清图像,实现裂缝自动识别和定位。构建包含图像二值化、连通域去噪、边缘检测、裂缝骨架化、裂缝宽度计算等流程的图像后处理方法,实现裂缝形态及宽度信息自动获取。通过精度验证试验,证实采用M210-RTK无人机+ZENMUSE X5S相机+45 mm奥林巴斯镜头的组合装备,当无人机至桥梁结构表面垂直距离为10.0 m时,无人机方法识别的裂缝宽度与裂缝测量仪结果吻合,其绝对误差小于0.097 mm,相对误差小于9.8%。将该无人机裂缝检测方法应用于高136.8 m长沙市洪山大桥桥塔表面裂缝检测,采用深度学习Mask R-CNN算法进行裂缝智能识别,其裂缝识别准确率和召回率分别达到92.5%和92.5%。研究结果表明：无人机桥梁裂缝检测方法可实现高耸桥梁结构表面裂缝的远程、非接触、自动化检测,具有重要的科学研究和工程应用价值。     

双目视觉技术在城市道路路面裂缝检测中的应用

针对传统城市道路路面裂缝检测效率低下、成本过高等问题,提出了一套基于双目视觉与数字化图像处理的自动化检测方法。用一对CCD工业相机同时采集道路表面裂缝,再对图像进行数字二值化处理以提取裂缝特征点,根据双目视觉理论计算特征点的坐标,由此计算路面裂缝的最大宽度和最大长度,从而实现对城市道路路面裂缝的快速自动化测量。计算结果表明:被测路面裂缝的最大宽度与最大长度测量误差分别控制在10%和1%以内,符合相关技术标准要求,且检测耗时大为缩短。     

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%。     

雾霾天气下的桥梁裂缝检测

随着空气湿度增加及雾霾加剧,能见度降低,晴朗天气下传统的桥梁裂缝检测已不能满足不良天气检测的需要.针对此问题,提出一种新的桥梁裂缝检测方法,将暗通道先验去雾算法和图像处理裂缝检测相结合.在能见度下降的情况下,对待检裂缝图片进行暗通道去雾处理,获取去雾后的图像.接下来进行裂缝检测,通过灰度化,均值滤波对图像预处理,边缘检测和图像分割,使用连通分量提取获取裂缝特征,再通过计算裂缝的分布密度来判断裂缝类型.使用200张桥梁裂缝图片进行检验,实验结果表明,该算法识别横向、纵向、网状裂缝的准确度可以达到93. 3%,90%,87. 5%,具有良好的识别能力,弥补了传统算法的局限性,桥检适用范围得到了推广.     

基于FWD的沥青路面裂缝状况快速评价

为了对日益严重的高速公路沥青路面裂缝病害进行快速评价,该文以东海大桥海堤段高速公路为试验段,制定了沥青路面裂缝状况快速检测方案,提出基于FWD的沥青路面裂缝深度判别指标和标准。研究结果表明:裂缝宽度和裂缝深度之间并无必然联系,通过宽度拟定裂缝维修方案并不合理;传荷能力系数kc可作为区分面层开裂和基层反射裂缝的指标。面层开裂时kc为75%~85%,而面层和基层均开裂时kc为35%~65%。     

基于SFO-DPC算法的三维沥青路面裂缝检测

复杂的路面纹理和噪声的影响导致现有路面裂缝检测方法有效性较低。为了提高路面裂缝检测精度,该文提出一种基于自调节步长果蝇优化密度峰值聚类(SFO-DPC)算法的三维沥青路面裂缝检测系统。首先,利用Gocator3100系列双目智能传感器构建三维图像采集系统来采集沥青路面的三维数据;然后,采用自调节步长果蝇优化密度峰值聚类算法对沥青路面的三维数据进行聚类分析,达到裂缝识别的目的;最后,将聚类分析的结果映射至二维图像中,更直观地验证裂缝检测结果。通过比较发现,该算法能够实现有效的沥青路面裂缝检测,并且相较其他基于聚类的三维检测方法,检测效果更加高效准确。     

桥梁混凝土结构表面裂缝自动识别技术研究

为了满足桥梁检测发展的需求,提高混凝土结构表面裂缝的识别精度,基于既有图像预处理技术,提出一种新的裂缝提取及宽度计算方法。在图像预处理基础上,通过裂缝连接保留细小裂缝,将裂缝区域当作连通区域,根据裂缝特征参数过滤虚假裂缝,提取真实裂缝;寻找裂缝区域的交叉点,通过交叉点将整个裂缝区域划分成多个小裂缝,将小裂缝的最小外接矩形分割成多个小矩形区域,计算小矩形区域中裂缝特征参数,得到裂缝宽度。以混凝土试件重力加载形成的表面裂缝为对象,改变相机拍摄距离与拍摄倾斜角度获取裂缝图像,应用该方法计算裂缝宽度,并与裂缝观测仪的测量结果进行误差对比分析。结果表明:该算法裂缝识别率高、检测误差小,裂缝检测误差随拍摄距离或拍摄倾斜角度的增大而增大;为了满足实际工程的需要,采集裂缝图像时,拍摄距离最好保持在1m以内,倾斜角度尽量不要超过15°。     

一种基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法

为了提高沥青路面裂缝的检测精度,针对裂缝的复杂性和多态性,提出了一种普适性较好的基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法。首先,对路面不同形状裂缝的多种脊边缘特征进行分析,并对利用高斯函数及其导数检测脊边缘的原理进行了推导;其次,根据脊边缘的多尺度特性,采用多个尺度的高斯滤波器对图像中的多尺度脊边缘进行检测,并对各个尺度的检测结果进行像素级融合;然后,结合裂缝的长度、宽度、方向、连续性、线性度等特征去除伪裂缝;最后,利用最小生成树算法实现了检测图像上不同位置裂缝的连接,使得检测出的裂缝更加接近实际裂缝的形态。研究结果表明:提出的算法可以对不同形状特征、尺寸和位置的裂缝目标进行有效检测,具有较高的检测精度和较好的检测效果,且该算法抗噪性能好、通用性强,是一种具有工程应用前景的高效的沥青路面裂缝检测方法。     

基于三维激光数据的水泥路面裂缝宽度检测可靠性研究

为研究三维激光点横向间距对水泥路面裂缝宽度检测结果的可靠性，文章采用室内三维激光检测系统，获取4组激光点横向间距为0.5 mm～1.5 mm的水泥混凝土裂缝试件高程数据，并建立三维模型，识别裂缝宽度并划分为3种分级水平，分析了激光横向点间距对不同严重等级裂缝宽度检测结果的可靠性及其误差变化规律。结果表明：随着激光点间距增加，裂缝宽度检测相对误差明显增大；而当裂缝宽度不断增大时，0.5 mm间距下重复检测结果的变异系数由2.62%降低至0.22%；裂缝宽度检测的绝对误差可能会高估病害严重程度等级，影响路面破损状况评价准确性。     

远距离混凝土桥梁结构表面裂缝精确提取算法

在分析桥梁结构表面裂缝图像特征基础上,结合改进Snake主动轮廓模型图像分割算法,融合距离传感器信息,提出一种综合高分辨率图像采集、裂缝敏感区域截取、孤立噪声去除、裂缝旋转和标记的裂缝提取算法,实现了交互式远距离混凝土桥梁结构表面裂缝的精确提取。分析结果表明:改进Snake主动轮廓模型图像分割算法误分率为3.89%,运算时间为153ms,试验对比裂缝宽度显微镜观测值,裂缝提取绝对误差小于0.05mm,该算法可满足工程检测需求。     

基于Matlab图像处理方法的桥梁裂缝宽度检测研究

为实现桥梁裂缝检测的快速化和智能化,基于Matlab图像处理技术,提出一种非接触式的桥梁裂缝测定方法,其主要通过预先获取桥梁裂缝图像,采用图像灰度化和中值滤波去噪的方法对目标裂缝图像进行预处理,并通过多次腐蚀和膨胀操作,消除裂缝二值图像的边缘毛刺,最后调用Minboundrect函数对目标裂缝图像进行精确测定。结果表明:所选裂缝样本点的宽度尺寸测定值与真值间的相对误差满足工程要求。     

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。     

基于激光3D数据的沥青路面构造深度检测方法

为实现沥青路面构造深度的自动化检测,提出一种基于激光3D数据的沥青路面构造深度检测方法。搭建了基于结构光的沥青路面构造深度检测系统,提出了针对路面原始三维数据的去噪算法,设计了基于激光3D数据的沥青路面构造深度计算方法。为了验证该方法的有效性,在沥青路面进行了现场试验,并将系统测试结果与铺砂法测量结果进行了误差分析和相关性分析。结果表明:该方法得到的构造深度数值与铺砂法结果相对误差在0.13mm以内,相关系数为0.923 2,表明系统性能稳定、可靠性高。     

沥青路面裂缝灌缝施工技术研究

为针对沥青路面裂缝灌缝施工技术进行研究,首先从沥青路面裂缝病害分裂成因入手进行分析,介绍几种灌缝处理材料适用路况与其施工工艺,基于某沥青公路维修工程,选用不同灌缝材料对宽度不同的裂缝进行维修,最后通过检测路面渗水系数与平整度用以评价路面维修性能,结果表明:采用灌缝施工针对沥青路面出现的微小、中小型裂缝有明显改善作用。     

基于高度差乘积的三维沥青路面裂缝识别

为了提高三维沥青路面中裂缝的提取精度与可靠性,提出了一种基于高度差乘积原理的沥青路面三维图像裂缝检测算法。首先,使用同时考虑空域和频域信息的双边滤波器对图像进行预处理,以达到平滑路面纹理并保持裂缝轮廓特征的目的;然后,利用裂缝轮廓的高-低-高程度大于纹理区域且具有较强对称性的特点,设计了一个高度差乘积算子,该算子能有效放大裂缝与非裂缝区域的差异程度,通过该算子的处理可得到相应的裂缝映射图像;最后,对映射图像进行动态阈值分割和去噪,获得最终的裂缝二值图像。研究测试表明:提出的算法能达到96.51%的准确率、83.35%的召回率及87.97%的F值,相对于其他典型三维裂缝检测方法有所改善。     

基于智能手机的农村公路路面破损检测方法

农村公路路面破损自动检测是科学养护的重要前提。针对利用智能手机进行路面破损检测存在较高的误检、漏检以及破损无法量化等问题,该文提出一种新的路面破损检测方法。该方法利用智能手机采集路面图像,首先在图像中选取一个感兴趣区域,进行加权最小二乘滤波、Canny边缘检测以及Hough变换直线检测以识别路面,消除环境对识别结果的影响,降低误检率,再对路面区域使用透视变换的方法得到正射图,降低漏检率,最后利用Mask-RCNN模型对破损进行识别。试验结果表明：与SSD检测模型相比,该方法对裂缝、坑洞、修补3种破损的平均误检率、漏检率分别降低15.4%、19.6%,此外,还能测量裂缝的长度、宽度以及坑洞、修补的面积参数,较好地满足了农村公路破损检测的实际需求。     

季冻区沥青路面横向裂缝宽度变化规律研究

通过实地调研张承高速崇礼段新修SMA沥青路面裂缝发展变化情况,发现新建SMA路面横向裂缝主要由反射裂缝、温度裂缝组成。季节性冻土地区沥青路面进入冬季经历低温后出现裂缝并发展变化,气温回升时裂缝逐渐稳定。通过分析气温回升裂缝稳定后裂缝宽度分布概率,选取路面典型横向裂缝分析裂缝宽度变化规律,发现温度裂缝宽度随着气温的降低而增大,并且在气温升高后,裂缝宽度又逐渐减小至稳定,反射裂缝宽度随温度变化不明显。可根据裂缝宽度变化情况来选择最佳灌缝时机。     

路面裂缝检测图像处理算法的研究

采用图像滤波和图像二值化方法,分析了几种图像处理算法,实现了针对路面裂缝图像的处理分析,获得了较好的图像处理效果,着重研究了均值滤波、中值滤波、维纳滤波、直方图阈值分割法、类间方差阈值分割法等几种滤波和二值化算法.通过大量的野外试验和对实际裂缝的测量比较分析,证明该算法可以取得较好的裂缝形状,实现对路面裂缝的精确检测.     

沥青路面破损图像测量方法研究

本文提出了一种路面破损图像测量方法,即将路面破损图像等分为64×64象素的子块,选取路面破损子块图像的灰度方差值描述子块图像特征,采用了神经网络分类器识别路面破损子块图像模式,并在路面破损子块模式识别的基础上,确定路面破损面积的测量方法。在测量裂缝宽度时,首先确定破损最严重的裂缝子块区域,然后对该子块进行中值滤波、二值化等图像处理,最后通过计数的方法确定裂缝的宽度。     

基于DIC方法的混凝土结构裂缝开展全局识别与重构

裂缝的全局动态识别对揭示混凝土结构的破坏机理十分重要。为解决传统单点位移及应变测试手段难以实现全局裂缝识别的问题,提出了一种基于数字图像相关(Digital Image Correlation, DIC)对混凝土结构裂缝开展全局识别与重构的方法。通过设置裂缝识别阈值,在DIC位移场中按水平方向逐行逐点识别表征开裂位置的位移突变点,随后对开裂位置两侧位移向量作差得到裂缝水平缝宽,再通过局部最小二乘拟合得到裂缝开展走向,根据水平缝宽与裂缝走向关系得到开裂处实际宽度。对位移场内所有目标点执行上述操作即可实现对裂缝形态的全局识别与动态重构。针对图像噪声问题,通过模拟试验验证了位移场降噪的必要性;采用均方根误差、信噪比与平滑度指标量化分析了不同降噪方法的去噪效果。针对实际工程中最优裂缝识别阈值的选取问题,引入信息熵与相关系数,基于缝宽分布熵值曲线与识别损失相关系数曲线提出了最优阈值的确定方法。最后通过超高性能混凝土加固混凝土梁加载试验进行验证。结果表明：该方法实现了混凝土结构裂缝开展过程的自动测量与可视化展示,与裂缝观测仪的对比测试结果表明缝宽测量误差在0.01 mm以内,满足工程要求。该研究为...