隨著我國(guó)公路橋梁等基礎(chǔ)設(shè)施投資體量逐年增加,結(jié)構(gòu)健康問(wèn)題一直是我國(guó)國(guó)計(jì)民生的重要組成部分。然而,工程結(jié)構(gòu)表面裂縫是評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)損壞和耐久性的關(guān)鍵指標(biāo)之一。目前,裂縫檢測(cè)在實(shí)踐中主要還是人工檢查,該方法工作成本高,勞動(dòng)強(qiáng)度大且檢測(cè)效率低。因此,快速及時(shí)地掌握公路路面信息,實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)表面缺陷自動(dòng)化檢測(cè),是亟待解決的工程實(shí)踐問(wèn)題。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域得到飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)識(shí)別的精確度已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的圖像識(shí)別算法。與傳統(tǒng)算法相比,深度學(xué)習(xí)不需要手工設(shè)計(jì)特征,能夠自動(dòng)根據(jù)原始圖像特點(diǎn)進(jìn)行抽象表達(dá)。因此,本文針對(duì)混凝土裂縫檢測(cè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種能夠利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)檢測(cè)混凝土結(jié)構(gòu)圖像中裂縫的方法,并應(yīng)用于混凝土路面裂縫檢測(cè)中。本文主要內(nèi)容包括:首先,研究深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論。主要介紹了深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論與原理,即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體框架、結(jié)構(gòu)功能和訓(xùn)練流程以及常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)方法。其次,利用深度學(xué)習(xí)完成裂縫圖像分類。采用相機(jī)采集混凝土路面圖像,并進(jìn)行圖像預(yù)處理,創(chuàng)建圖像分類數(shù)據(jù)集�；贏lexNet構(gòu)架進(jìn)行結(jié)構(gòu)和超參數(shù)的優(yōu)化,設(shè)計(jì)混凝土路面裂縫檢測(cè)模型并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。該模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)混凝... 

【文章來(lái)源】：河北工程大學(xué)河北省

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Komatsu路面檢測(cè)系統(tǒng)

圖 1-1 Komatsu 路面檢測(cè)系統(tǒng)Fig. 1-1 Komatsu road inspection system美國(guó)的 PCES世紀(jì) 90 年代初期，Earth Technology Corporation 開發(fā)了一種實(shí)時(shí)路面 PCES 系統(tǒng)[5]。最初的 PCES 系統(tǒng)可以使用分辨率為 512 像素的線掃2.5 米寬的路面圖像。通過(guò)使用人造光系統(tǒng)，PCES 系統(tǒng)能夠在白天以路速度收集圖像。 PCES 系統(tǒng)使用具有內(nèi)置成像算法的數(shù)字信號(hào)處析其圖像。停止其研究的一個(gè)重要因素是與圖像捕獲和處理相關(guān)的夠成熟。此外，PCES 設(shè)計(jì)，生產(chǎn)其特定硬件并制作了自己的系統(tǒng)及軟不僅價(jià)格昂貴，而且還阻礙了研究團(tuán)隊(duì)在以后從第三方獲得更高性

河北工程大學(xué)碩士學(xué)位論文3. 加拿大的 WiseCrax 系統(tǒng)ARAN 車輛[6]配備了高分辨率數(shù)字視頻，超聲波傳感器，加速度計(jì)，陀螺儀，球定位系統(tǒng)（GPS）和距離測(cè)量設(shè)備的組合，用于收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以連續(xù)集，交通速度從 25km/h 到公路速度。它還收集路面的數(shù)字視頻。路面視圖的數(shù)照片由兩個(gè)后置式，向下看的攝像機(jī)拍攝。在路面性能測(cè)量方面，ARAN 使用激測(cè)量道路的縱向剖面，測(cè)量車輛在道路上方的高度，加速度計(jì)監(jiān)測(cè)由表面變形引的垂直力。該輪廓用于計(jì)算國(guó)際粗糙度指數(shù)（IRI），從而提供道路的乘坐舒適性度量。為了分析收集的路面圖像，F(xiàn)ugro Roadware 公司開發(fā)了 WiseCrax。分析要在收集圖像后進(jìn)行高度的人為干預(yù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于人工智能與智能手機(jī)的混凝土裂紋檢測(cè)[J]. 趙雪峰,李生元,歐進(jìn)萍.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2017(08)
[2]國(guó)內(nèi)路面自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)研究歷程及展望[J]. 啜二勇.  中國(guó)高新技術(shù)企業(yè). 2009(19)
[3]國(guó)外路面自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)展綜述[J]. 啜二勇.  交通標(biāo)準(zhǔn)化. 2009(17)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的路面裂縫檢查及全面質(zhì)量管理方法研究[D]. 袁亞超.重慶大學(xué) 2017
[2]路面病害自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 胡曦.南京理工大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3608998