基于机器学习的桥梁病害识别系统的设计与实现

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随着计算机科学技术的发展,图像识别技术被广泛应用在生产生活各个方面,图像识别在桥梁日常巡检养护中也可以发挥其相应的作用。通过机器学习的研究来提升图像识别技术应用的实用性和优良性,建立桥梁病害图片信息的数字化模型,实现对桥梁病害图像的自动识别,对加强桥梁的智能化管理、提升桥梁巡检养护的工作效率、提高桥梁巡检中桥梁病害定位的准确度等课题有着重大的意义。论文从基于机器学习的图像识别技术入手,对桥梁巡检过程中的桥梁病害巡检识别过程做了详细的分析,根据桥梁的巡检内容,从桥梁病害的智能化识别角度出发,开发了一套为桥梁巡检人员提供桥梁病害识别和记录的桥梁病害识别系统。根据桥梁的结构和桥梁病害产生位置,总结了桥梁巡检中发现桥梁病害类型的规律,以此为基础将桥梁病害位置的类型划分了七个详细类别,定义了和位置所对应的八个桥梁病害类别,根据采集到的大量桥梁病害图片信息和匹配算法,建立了桥梁病害图片信息的数学模型,可以对新采集的桥梁病害图片进行识别,得到桥梁病害的相应类型。同时根据桥梁巡检过程中的实际情况,将桥梁病害的图片识别模块部署在服务端,开发了WEB端的管理模块和手机APP端的巡检模块,通过对桥梁病害图片的识别接口调用,实现对桥梁巡检中的桥梁病害的智能化识别。系统以Python和C#为主要开发语言,运用基于机器学习的模型,通过对两万余张桥梁病害图片的训练,得到了桥梁病害的分类模型。开发了WEB平台和桥梁病害识别APP,将桥梁病害识别的模块部署在服务器上,为WEB平台和APP提供桥梁病害图片识别,通过WEB平台、APP两者同时部署,搭建了桥梁巡检病害识别系统的实际应用,为桥梁巡检人员提供了智能化的桥梁病害识别和记录。
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