[發明專利]一種基于滾動優化裂縫分類識別模型的路面裂縫檢測方法

有效

• 申請號: 202110644921.1
• 申請日: 2021-06-09
• 公開（公告）號: CN113486721B
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 張慶龍;鄧乃夫;朱燕文;黃鎮蘋;喬奧成;譚靖
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06N3/0464;G06N3/096;G06F16/51;G01N21/88
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

本發明提出了一種基于滾動優化裂縫分類識別模型的路面裂縫檢測方法，包括以下步驟：路面圖像數據靜態采集與標注，靜態裂縫識別模型構建；通過靜態裂縫識別模型識別動態采集的路面圖像，經識別判斷準則判別執行靜態數據庫存儲或圖像拆分動作；對不符合識別判斷準則的圖像分割處理，并經圖像拆分判斷準則判別執行靜態裂縫識別模型識別或重新進入識別判斷準則判別流程；依據由靜態數據庫和動態數據庫構成的數據庫構建動態裂縫識別模型；利用構建的動態裂縫識別模型不斷更新已有的靜態裂縫識別模型，實現靜態裂縫識別模型的滾動優化。本發明通過引入裂縫識別模型的滾動優化機制，提高了裂縫檢測準確率和檢測效率。

技術領域

本發明屬于裂縫檢測技術領域，特別涉及一種基于滾動優化裂縫分類識別模型的路面裂縫檢測方法。

背景技術

隨著我國經濟的日益繁榮，公路交通運輸業得以迅速發展。公路基礎設施的不斷完善，不僅使得公路的交通運輸效率和運輸能力不斷提升，也使公路里程數和公路運輸能力大幅提升，但這帶來一個難以回避的問題，即在行車載荷作用、自然因素和人為原因等多種因素影響下，路面會逐漸產生各種損壞、變形及其他缺陷等病害。常見的病害有：裂縫、坑槽、車轍、松散、沉陷、表面破損等。裂縫病害是路面病害的主要形式，對路面使用性能影響很大，不僅直接影響公路整體性能和壽命，也直接關系著行車安全性、舒適性和經濟性。路面裂縫病害會破壞路面結構的整體性和連續性，并且會成為路表水侵入路基路面結構層的天然通道，若不及時處置，還有可能使裂縫繼續延展形成龜裂造成路面脫落，引起結構性破壞，影響道路的行車舒適性與安全性。因此，作為道路養護工作的重點和難點的路面裂縫病害檢測對道路養護管理確定路面養護計劃、方法和預算至關重要。

目前，路面裂縫檢測方法主要包括人工檢測方法、二維裂縫檢測方法和三維裂縫檢測方法。人工檢測方法由技術人員借助一些簡單的儀器或者肉眼直接檢測并記錄，但該方法存在工作強度大、耗時長、勞動成本高、效率低、因人為因素易引發主觀誤判、可重復性差、難以滿足信息時效性的需求等缺點。為了解決上述問題，二維裂縫檢測方法和三維裂縫檢測方法得以提出和發展。二維裂縫檢測方法采用工業相機進行路面信息采集，利用人工智能和圖像處理技術對路面裂縫進行檢測。比較有代表性的二維裂縫檢測方法有：基于邊緣檢測(如Prewitt算子)的路面裂縫檢測方法；基于自適應視覺裂縫檢測的結構狀態監測方法；基于人工神經網絡和深度學習(如卷積神經網絡、改進全卷積神經網絡、融合Gabor濾波器與卷積神經網絡、深度卷積融合神經網絡、人工蜂群算法-脈沖耦合神經網絡算法、基于轉置神經網絡層間特征融合、組合的啟發式優化邊緣檢測算法和卷積神經網絡)的路面裂縫檢測方法；基于多源數據融合的路面裂縫識別方法；基于語義分割的路面裂縫快速分類方法等。二維裂縫檢測方法存在如下缺點：大量需人工設置的經驗參數，固定的參數使得此類方法魯棒性較差，難以對噪聲復雜、光照不均、存在陰影遮擋的路面圖像進行有效檢測，無法滿足道路維護及時、高效的需求；對路面油污、輪胎痕跡、黑斑、樹木陰影、光照不均等干擾因素非常敏感，測量精度誤差較大且易產生誤判現象；由于裂縫具有多樣性、形狀和強弱均不固定會造成過大的計算量；較大的步長往往使得在最后的預測圖中丟失較多裂縫信息，且受計算機性能的限制，龐大的神經網絡模型在訓練過程中會耗費大量的時間，無法快速得到結果；當前大多數研究基于裂縫是線性裂縫的假設，現有的研究方法不足以捕獲高曲率的裂縫；現有的檢測分割方法不適用于常見復雜的裂縫如分叉裂縫、網狀裂縫等；當前的方法并沒有較好地處理因沿裂縫方向的強度不均勻性導致裂縫像素被錯誤分類為非裂縫像素。