目前瀝青路面病害檢測主要依靠工程車沿道路線行駛,用CCD攝像機(jī)采集路面圖像,然后進(jìn)行集中分析處理,在數(shù)據(jù)量大的情況下非常耗費(fèi)人力,尤其面對瀝青道路的日益擴(kuò)張,路面病害檢測技術(shù)亟待提升。有相關(guān)研究嘗試采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決路面病害圖像分類問題,但該類方法以淺層模型為主,一方面模型結(jié)構(gòu)簡單,層次數(shù)目少,特征提取主要依靠人工完成,很難挖掘出深層次特征,表達(dá)能力受限,分類效果并不理想;另一方面道路病害類型多樣、形態(tài)復(fù)雜,采集的路面圖像易受到車道線、光照、陰影等污染,常規(guī)的圖像預(yù)處理手段很難適應(yīng)如此復(fù)雜的環(huán)境。隨著人工智能的迅速發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的交通領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)智能化受到大量關(guān)注,考慮到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤其擅長處理圖像分類問題,本文重點(diǎn)基于CNN方法對瀝青路面病害圖像的分類識別進(jìn)行相關(guān)研究。主要研究內(nèi)容如下:第一,提出基于Mask-RCNN與改進(jìn)Criminisi的瀝青路面圖像車道線移除方法。以解決含車道線的路面圖像數(shù)量較多,容易影響CNN最終分類效果的問題。首先利用Mask-RCNN檢測車道線區(qū)域,依靠檢測出的掩模移除車道線,然后用改進(jìn)Criminisi算法填充空白區(qū)域,完成車道線移除。對比實(shí)... 

【文章來源】：重慶交通大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

典型瀝青路面病害圖像

MaskR-CNN與改進(jìn)Criminisi的瀝青路面圖像車道線移除方法9第二章基于MaskR-CNN與改進(jìn)Criminisi的瀝青路面圖像車道線移除方法2.1引言在采用CNN等人工智能方法對路面圖像實(shí)現(xiàn)自動分類識別時，路面圖像中通常會出現(xiàn)白色車道線，車道線區(qū)域亮度偏高，邊沿處存在強(qiáng)烈的灰度跳變，車道線寬度往往大于裂縫寬度，經(jīng)CNN卷積、池化操作后，對車道線的特征感知強(qiáng)于裂縫，若含車道線的路面圖像數(shù)量較多，不僅影響對路面圖像的光照校正，還會影響最后的分類結(jié)果。故為了削弱其不良影響，本章首先提出一種車道線移除方法，基本流程如圖2-1所示，利用MaskR-CNN檢出車道線區(qū)域，然后將該區(qū)域移除，采用改進(jìn)Criminisi方法修復(fù)圖像達(dá)到移除車道線的目的，為后續(xù)工作奠定基矗圖2-1瀝青路面圖像車道線干擾移除流程圖2.2基于MaskR-CNN的車道線檢測對于車道線檢測，國內(nèi)外有較多的相關(guān)研究，傳統(tǒng)的方法有基于RANSAC算法、基于Hough變換等[22-24]，這類方法抗噪聲性能較好，可以處理檢測目標(biāo)被遮擋的情況，但泛化性差，需要根據(jù)不同的道路場景特點(diǎn)手工調(diào)節(jié)參數(shù)，一旦道路環(huán)境發(fā)生變化，檢測效果不佳。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)的特征提取過程更智能，提取的特征也更抽象[25-27]。如文獻(xiàn)[26]運(yùn)用可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取不同環(huán)境下的道路數(shù)據(jù)特征，利用模型對車道線進(jìn)行圖像語義分割，并判斷車道線類型。這類方法通過網(wǎng)絡(luò)模型提取多樣本圖像中車道線的顏色、紋理、形狀等特征，比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確的區(qū)分開車道線和背景，檢測效果較好，缺點(diǎn)是車道線被污染與路面背景差異不大時容易漏檢或誤檢。車道線檢測實(shí)際上是一個目標(biāo)檢測問題。2014年，加州大學(xué)伯克利分校的RossB.Girshick提出R-CNN算法[28]，其利用選擇性搜索算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式，

第二章基于MaskR-CNN與改進(jìn)Criminisi的瀝青路面圖像車道線移除方法11做取整操作，簡單說來就是ROIAlign消除了ROI池化過程中的量化誤差。相對FasterR-CNN而言，目標(biāo)定位更加精確。在最后新增分割Mask分支，可以對車道線區(qū)域進(jìn)行像素級分割。圖2-2MaskR-CNN基本結(jié)構(gòu)圖從網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，可知每一個ROI區(qū)域的損失函數(shù)來自三個部分：分類誤差、檢測誤差和分割誤差，分別對應(yīng)分類層、回歸層、Mask層。故損失函數(shù)表示為：maskbboxclass)L()L()L(L(2.1)其中L(class)表示車道線分類損失，是對ROI區(qū)域進(jìn)行類別判斷時產(chǎn)生的誤差；L(bbox)表示車道線區(qū)域的邊框回歸損失誤差；L(mask)表示車道線與路面背景像素的分類損失，即判斷該像素是否屬于車道線區(qū)域產(chǎn)生的誤差，等于ROI上所有像素交叉熵的平均值，其中每一個像素均采用Sigmoid函數(shù)求二值交叉熵。至此，本章不再對深度學(xué)習(xí)部分做詳細(xì)闡述。經(jīng)該模型測試的輸出結(jié)果如圖2-3(a)所示，藍(lán)色部分表示檢測到的車道線區(qū)域。圖2-3(b)所示為該車道線區(qū)域的mask，像素值為1表示檢測區(qū)域，像素值為0表示背景。(a)檢測結(jié)果(b)對應(yīng)的mask圖2-3基于MaskR-CNN的車道線檢測從檢測結(jié)果看出mask并不能完全覆蓋車道線區(qū)域，故對mask做膨脹操作向外擴(kuò)充區(qū)域，確保mask對車道線覆蓋完整。2.2.2檢測結(jié)果與分析該模型訓(xùn)練樣本圖像共2000張，包含正常路面圖像與含病害路面圖像，病害主要有橫向裂縫、縱向裂縫、網(wǎng)絡(luò)裂縫以及灌縫，其嚴(yán)重程度不統(tǒng)一。另外，圖

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碩士論文
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本文編號：3589008