【摘 要】
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道路裂缝的自动化检测可以帮助道路养护部门及早发现和修复路面破损,降低维护成本,提高道路安全性。对于图像裂缝的自动检测算法是当前研究热点,传统图像检测方法效率不高且易受环境干扰。本文的主要工作是针对如何提升路面裂缝检测的准确率进行深入研究,结合深度学习技术提出了两套裂缝检测神经网络模型,并在不同的数据集上分别进行了拆解和对比测试,最后基于两种网络模型开发出一套裂缝图像识别检测系统。具体的工作包括以下
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道路裂缝的自动化检测可以帮助道路养护部门及早发现和修复路面破损,降低维护成本,提高道路安全性。对于图像裂缝的自动检测算法是当前研究热点,传统图像检测方法效率不高且易受环境干扰。本文的主要工作是针对如何提升路面裂缝检测的准确率进行深入研究,结合深度学习技术提出了两套裂缝检测神经网络模型,并在不同的数据集上分别进行了拆解和对比测试,最后基于两种网络模型开发出一套裂缝图像识别检测系统。具体的工作包括以下内容:（1）提出基于金字塔特征和级联注意力结构的双向融合网络。该网络以ResNext50为骨架网络提取路面图像金字塔特征,进而生成跨层和跨尺度的两级注意力掩膜对裂缝的卷积特征进行增强,并对不同尺度输出的裂缝特征采用双向融合方式生成裂缝预测图,多阶段裂缝预测图最终融合成与原输入图像同尺寸的裂缝图输出。该网络在ResNet50基础上新增三个新模块,分别是Layer Attention（LA）模块、Scale-Attention（SA）模块以及Multi View Enhance（MVE）模块。该网络分别在Crack Tree260,Crack LS315和Deep Crack-DB三个数据集上进行了训练和测试,ODS和OIS指标都取得了较高的结果。（2）提出基于编码解码结构和多尺度融合网络。该网络以SegNet为骨架网络提取路面特征,采用跳接（Skip Connection）形式将编码层与解码层融合,最终将不同尺度输出的裂缝特征图融合生成裂缝预测图。在该网络中使用Lambda卷积模块替换3×3卷积使像素之间建立长距离特征依赖,并在同一尺度下生成跨层注意力掩膜强化该尺度下的融合特征。经过实验对比,该网络在裂缝检测方面同样表现极佳,在部分数据集上ODS和OIS指标超过了金字塔特征和级联注意力结构的双向融合网络。（3）基于两种网络模型开发出一套裂缝检测系统。使用图像化技术、封装技术以及自定义文件配置技术开发出一套裂缝检测系统。系统主要包含图像加载模块,图像信息处理模块,计算与显示模块,参数配置模块和数据存储模块。可以完成检测预览,裂缝自定义评估,损毁严重区域汇总报告生成等操作,帮助道路养护部门快速精准定位路面损害。
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