【摘 要】
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近十几年来,我国不断加大投入建设基础设施,其中桥梁建设技术发展较为迅猛,桥梁是交通运输业的重要枢纽,与国家的经济发展息息相关。但我国在桥梁检测和养护管理技术方面缺少重视。随着时间的增长,自然环境的侵蚀、不同负载的来往车辆的碾压以及人为的蓄意破坏,使得桥梁的表面出现各种程度、情形和状态的损坏。这不仅会降低其承载的能力,甚至还可能威胁到行人和车辆的安全。因此,深入研究桥梁裂缝的无损检测技术,选择更为高
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近十几年来,我国不断加大投入建设基础设施,其中桥梁建设技术发展较为迅猛,桥梁是交通运输业的重要枢纽,与国家的经济发展息息相关。但我国在桥梁检测和养护管理技术方面缺少重视。随着时间的增长,自然环境的侵蚀、不同负载的来往车辆的碾压以及人为的蓄意破坏,使得桥梁的表面出现各种程度、情形和状态的损坏。这不仅会降低其承载的能力,甚至还可能威胁到行人和车辆的安全。因此,深入研究桥梁裂缝的无损检测技术,选择更为高效的方法对桥梁病害进行定期检查,排除安全隐患,不仅可以促进交通事业的快速发展,同时对于保障国民生命与财产的安全、提高生活水平等方面具有重大意义。传统的桥梁裂缝检测技术主要包括人工勘测和大型桥梁检测车检测,但这些方法检测效率非常低且精确度较差。现今,得益于科技的进步与发展,基于数字图像处理技术进行桥梁裂缝检测的方法也得到不断地发展与改进。通过先进的拍摄设备来采集桥梁表面的图像,然后使用计算机对采集的图像进行裂缝检测。研究表明,相较于传统的人工检测方法,基于数字图像处理的检测方法更为高效精准。本文运用基于卷积神经网络的目标检测算法对桥梁裂缝图像进行分类与检测,主要工作内容如下:1)数据的标定与预处理:本文采用专业图像标记软件Label Img对实验图像进行裂缝标记,将采集的原始图片进行图像分割、旋转和反转等方法以扩大数据集,然后使用数字图像处理方法进行预处理。同时对比验证不同预处理方法对于模型精度的影响,如sobel边缘检测和同态滤波对扩增后的子图进行特征增强与背景降噪。2)基于Faster R-CNN的桥梁裂缝检测算法:使用VGG16和Faster R-CNN网络,通过带动量项的SGD优化算法和Adam自适应优化算法对网络模型参数进行优化,得出最优模型,实现对背景噪音繁多复杂场景下桥梁裂缝的准确识别和检测。3)实验结果表明,利用sobel与同态滤波相结合的方式对图像进行预处理,再采用Adam优化算法对模型权重进行最优化求解,可以使裂缝检测模型的准确度达到92.6%,为桥梁检测和养护管理提供有效参考价值。最后,对本文进行了总结,并提出了新的展望。
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