基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法

针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。     

基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别

为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法．该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分．首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度（表征方向性的强弱）,并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像．基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像（2048×2048像素）进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率（均值91．57％）和召回率（均值81．29％）,最终以84．26％的F1均值优于种子识别算法（F1均值69．19％）、Canny边缘检测（F1均值8．15％）和OTSU分割（F1均值5．11％）．     

基于图像处理的路面裂缝识别研究

传统的人工视觉检测裂缝方法具有耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点。这里介绍一种基于图像处理的路面裂缝类病害自动识别方法。首先使用一种掩膜平滑法,对有大量噪音的路面图像进行增强,再采用最大类间、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,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于图像处理的路面裂缝识别研究

传统的人工视觉检测裂缝方法具有耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点。这里介绍一种基于图像处理的路面裂缝类病害自动识别方法。首先使用一种掩膜平滑法,对有大量噪音的路面图像进行增强,再采用最大类间、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,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于GPGPU的快速医学图像FCM分割算法

由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算图形处理器技术的引入,保证了初始聚类中心的准确性.又由于模糊C均值聚类算法是可并行的,将其改进并在图形处理器上完成计算,降低了算法迭代次数和计算时间,保证了实时性.实验结果表明,使用该方法对医学图像分割得到了良好的结果.     

沥青混凝土路面裂缝产生的原因与防治

路基填土机械压实不足，填筑材料含水量较大，路基交工后沉降时间不够。交工通车后在车辆荷载的作用下，半刚性基层的底部将产生拉应力，当拉应力大于半刚性基层材料的抗拉强度时，半刚性基层的底部就会很快开裂，并在行车荷载的反复作用下，底部的裂缝会逐渐扩展到上部，并使沥青面层也产生开裂破坏。     

水泥混凝土路面横向裂缝的分析

混凝土路面以其刚度大、耐磨性好使用年限长等优点近年来已被广泛采用，但是其接缝较多，易断板修复困难，所以路面板在施工期间要严格把握好各道工序。     

浅谈道路路面裂缝的成因和防治

简要分析了高速公路道路常见裂缝形成的主要原因，介绍了裂缝对道路的危害，并提出几种处治道路病害的措施。     

基于改进Unet模型的混凝土裂缝分割研究

【目的】针对桥梁、隧道等环境下产生的混凝土裂缝情况复杂、干扰因素多的问题,提出一种改进Unet模型（A-Unet）的裂缝检测方法。【方法】以Unet网络为基础,研究了编码器的深度如何影响模型训练时间、检测精度。在解码过程中设计一种融合空间和通道注意力模块,将高分辨率的浅层特征与上采样获得的深层特征信息赋予不同权重,进一步增强裂缝特征。同时,增加dice损失函数对模型进行评价,减少因检测目标与背景数量相差较大,导致评价不准确的问题。【结果】在测试数据集中进行评价,精确度,MIou,召回率分别达到94.70%,86.16%,91.34%。A-Unet模型检测效果明显优于其他5种模型。【结论】利用该方法检测混凝土裂缝精度得到较大提升,且节约了模型训练时间,提高检测效率。     

基于自组织特征映射神经网络的路面使用性能评价方法

针对目前沥青路面使用性能评价方法的不足,提出了基于自组织特征映射神经网络的评价方法。该方法选择了行驶质量、路面破损状况、结构承载力和路面抗滑性能等4个主要因素,应用自组织特征映射神经网络,对沥青路面使用性能进行综合评价。最后通过实例计算,并将计算结果与传统方法的评价结果进行比较。结果表明:该方法合理有效,且相对于目前常用的方法,具有一定的优越性。     

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

基于果蝇优化灰色神经网络的年电力负荷预测

年电力负荷预测的准确性对电力系统的经济效益和社会效益具有重要作用。灰色神经网络(GNN)是一种创新的智能计算方法,在实际中广泛应用。尤其在预测问题方面具有极大的潜力。作为一种新型的启发式和进化算法,果蝇优化算法(FOA)具有易理解和快速收敛到全局最优解的优点。为提高预测性能,提出一种以GNN为基础的年电力负荷预测模型,使用FOA自动确定GNN模型的相应参数值,提高模型的稳定性和预测精度。通过利用中国的年用电量为实例,计算结果表明,GNN结合FOA(GNN-FOA)优于GNN,广义回归神经网络(GRNN),最小二乘支持向量机(LSSVM)和回归模型等其他替代方法。     

基于无网格法与有限元耦合法的沥青路面裂纹研究

疲劳开裂是沥青路面主要的早期破损形式之一。采用无网格Galerkin方法与有限元（EFG—FE）耦合的方法来计算裂纹问题，不仅可以解决无网格Galerkin法力学边界条件施加的难点，而且还能克服无网格Galerkin法耗时较多的缺点。     

基于无网格法与有限元藕合法的沥青路面裂纹研究

疲劳开裂是沥青路面主要的早期破损形式之一.采用无网格Galerkin方法与有限元(EFG-FE)耦合的方法来计算裂纹问题,不仅可以解决无网格Galerkin法力学边界条件施加的难点,而且还能克服无网格Galerkin法耗时较多的缺点.     

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI。同时．神经网络评价数据和专家系统数据的比较．证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI.同时,神经网络评价数据和专家系统数据的比较,证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

基于神经网络的沥青路面破损图像识别研究

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.设计了基于BP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.并将路面破损图像子块分布特征作为路面破损图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器.最后进行了路面破损图像识别试验,识别率达到96.7%.     

基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识

将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。     

基于BP神经网络的步行铺面设计软件研究

基于步行铺面组成要素、影响因素的多样性,提出的一种基于BP神经网络的辅助设计系统,可以实现铺面外观的计算机辅助设计。