公路隧道视频预处理和病害识别算法

• 作 者: 胡珉 周显威 高新闻
• 机 构: 上海大学悉尼工商学院,上海大学上海城建集团建筑产业化研究中心,上海大学机电工程与自动化学院
• 出 处: 华侨大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2020年05期
• 关键词: 公路隧道 隧道病害 图像预处理 目标识别 深度学习 road tunneltunnel defectsimage preprocessobject identi
• 基金项目: 上海市科委重点项目(18DZ1201204)

基于计算机视觉技术,针对公路隧道病害进行检测与识别,提出视频数据的预处理方法.使用全卷积网络(FCN)模型识别病害的类别和位置,融合不同的上采样结果使最终结果更加精细,结合马尔可夫随机场(MRF)增强FCN模型的空间一致性.实验结果表明:该方法可解决数据冗余、镜头畸变及样本不均衡等问题;该方法在上海市虹梅南路隧道中的应用结果验证其准确度与可靠性.