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基于U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土路面圖像裂縫識(shí)別算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-13 19:22
  隨著我國(guó)公路交通的不斷發(fā)展,我國(guó)逐漸成為一個(gè)交通大國(guó),道路里程數(shù)在不斷增加的同時(shí),道路養(yǎng)護(hù)也逐漸成為一個(gè)研究的熱點(diǎn)。裂縫是混凝土路面病害的早期表現(xiàn)形式,因此,對(duì)它的早發(fā)現(xiàn)、早治理對(duì)路面的養(yǎng)護(hù)起著重要的作用。自動(dòng)化的裂縫檢測(cè)技術(shù)相較于傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式,有著低成本、高效率的優(yōu)點(diǎn)。而隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的不斷突破,深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化,相較于基于傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理的算法,利用深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)化的裂縫檢測(cè)技術(shù)有著更精確、魯棒性更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),因此利用其對(duì)混凝土路面裂縫圖像的研究也成為一個(gè)趨勢(shì)。本文主要對(duì)混凝土路面裂縫的檢測(cè)算法進(jìn)行研究。圖像上包含陰影等噪聲時(shí),當(dāng)前裂縫檢測(cè)算法普遍存在裂縫召回率不高的問(wèn)題,針對(duì)該問(wèn)題,本文將改進(jìn)的Unet網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于裂縫檢測(cè),提升檢測(cè)召回率。為了進(jìn)一步的提高裂縫檢測(cè)算法的精度,以U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),提出全U型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)混凝土路面裂縫進(jìn)行提取。本文的主要工作為:1.針對(duì)基于數(shù)字圖像處理算法因混凝土路面裂縫圖像表面噪聲導(dǎo)致召回率不高的問(wèn)題,深入研究U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),改進(jìn)U-net網(wǎng)絡(luò)并應(yīng)用于裂縫檢測(cè)。首先為獲取更多裂縫圖像細(xì)節(jié)信息,增加一次下采樣與上采樣過(guò)程。其次...

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1現(xiàn)運(yùn)營(yíng)老舊隧道嚴(yán)重病害

圖1.1現(xiàn)運(yùn)營(yíng)老舊隧道嚴(yán)重病害

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章引言2所示[1],那么,危害的早發(fā)現(xiàn)、早治理的養(yǎng)護(hù)工作就顯得尤為重要,不僅減少了后期的維護(hù)成本,同時(shí)減少交通隱患。(a)邊墻滲漏(b)拱頂開(kāi)裂(c)拱頂空洞(d)襯砌欠厚且背后脫空?qǐng)D1.1現(xiàn)運(yùn)營(yíng)老舊隧道嚴(yán)重病害1.2研究目的及意義為了評(píng)估混凝土路面的....


圖1.2CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖1.2CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章引言4隨后2016年,錢彬等人[7]提出利用多特征流行學(xué)習(xí)和矩陣分解進(jìn)行裂縫檢測(cè),該算法有更好的魯棒性,能在無(wú)人為干預(yù)下提取出較完整裂縫;TakafumiN.等人[8,9]于2012年提出基于遺傳規(guī)劃算法的多圖像濾波裂縫檢測(cè)算法;YamaguchiT....


圖2.1混凝土表面裂縫示意圖

圖2.1混凝土表面裂縫示意圖

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章裂縫檢測(cè)相關(guān)技術(shù)94.施工方式和質(zhì)量在路面施工時(shí),對(duì)凝膠材料與集料配比控制不對(duì),使用過(guò)多的水泥或者水泥質(zhì)量存在問(wèn)題,同時(shí)在路面澆筑完成之后,混凝土表面沒(méi)有及時(shí)遮蓋保護(hù),導(dǎo)致混凝土表面水分流失過(guò)快,體積減小,最后抗拉強(qiáng)度不夠,不能抵抗形變而產(chǎn)生裂縫。混....


圖2.2基于Canny的檢測(cè)結(jié)果圖

圖2.2基于Canny的檢測(cè)結(jié)果圖

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章裂縫檢測(cè)相關(guān)技術(shù)11圖2.2基于Canny的檢測(cè)結(jié)果圖2.2基于隨機(jī)森林的裂縫檢測(cè)算法基于隨機(jī)結(jié)構(gòu)森林裂縫[36,37]檢測(cè)算法,該類算法采用隨機(jī)森林的算法思想,首先將圖像進(jìn)行分塊處理,利用圖像中裂縫的特征訓(xùn)練圖像分類器。該算法為了盡可能使模型學(xué)習(xí)到....



本文編號(hào):3953504

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