【摘 要】
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随着计算机视觉算法与道路图像处理领域的结合,让人工智能辅助路面病害的检测和养护成为了可能。在实际应用中训练一个性能良好的裂缝检测模型通常需要一个大规模的、多样性强的数据集,但是裂缝图像的采集是一个极具耗时耗力的工程,很难满足目前深度学习网络模型的数据需求。针对以上问题,本文提出了基于生成式对抗网络的裂缝图像数据集增广方法,并对其进行了深入研究。首先,对采集到的裂缝图像进行预处理,提高图像的质量。针
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随着计算机视觉算法与道路图像处理领域的结合,让人工智能辅助路面病害的检测和养护成为了可能。在实际应用中训练一个性能良好的裂缝检测模型通常需要一个大规模的、多样性强的数据集,但是裂缝图像的采集是一个极具耗时耗力的工程,很难满足目前深度学习网络模型的数据需求。针对以上问题,本文提出了基于生成式对抗网络的裂缝图像数据集增广方法,并对其进行了深入研究。首先,对采集到的裂缝图像进行预处理,提高图像的质量。针对裂缝图像中存在的高斯噪声和椒盐噪声,分别采用高斯滤波和中值滤波的方式进行去噪。并且通过直方图均衡化和伽马变换,增强裂缝特征辨识度,使得裂缝特征更容易被卷积神经网络所学习。其次,采用深度卷积生成式对抗网络(DCGAN,Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)对路面裂缝图像数据集进行虚拟增广。针对该网络模型训练困难、易崩溃、不收敛、不稳定、生成裂缝图像效果不佳等问题,提出了一种使用变分自动编码器(VAE,Variational Auto-Encoder)的编码部分对样本数据中的真实裂缝图像进行系统编码的改进方法,将编码器得到的隐变量值作为DCGAN网络模型的生成器输入部分,再根据试验结果对模型中的超参数进行优化,实现了对裂缝图像数据集的增广。最后,应用基于Faster R-CNN的路面裂缝分类检测模型对生成的裂缝图像质量进行可靠性评价。该部分主要在增广前后的裂缝图像数据集和利用现阶段常规方法增广的裂缝图像数据集两方面对生成的裂缝图像质量进行了评价。试验表明:生成式对抗网络增广的裂缝图像数据集和常规方法增广的裂缝图像数据集均可以提升模型训练效果,但是前者增广的数据集对检测模型的训练效果更好,泛化能力更强,在同一测试集下准确率更高。证明了本文提出的裂缝图像数据集虚拟增广方法能有效解决裂缝图像数据集不足的问题,提高路面裂缝的识别效率和检测精度,使裂缝平均检测准确度达到90.32%,同时为路面裂缝检测的智能化和路面养护成本的降低提供了可能。
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