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摘要
为解决路桥表面因荷载作用、疲劳与腐蚀效应、材料老化以及维修养护不及时等原因产生裂缝病害的问题,进一步提高日常养护工作效率,对机器视觉技术、图像处理技术在路桥裂缝病害检测工作中的应用进行了研究。采用对比分析和数据验证相结合的方法,重点针对利用机器视觉技术实现病害特征提取、特征识别和量化计算算法进行了比较研究。研究结果显示:(1)采用修正后的Faster RCNN和深度可分离卷积网络能够有效减少参数数量,实现算法速度和精度的平衡;(2)采用小波变换滤波和KD树算法相结合的方式能够精确实现裂缝病害的连续特征提取;(3)基于裂缝的统计特征可快速实现病害分类。基于上述研究成果,提出并研发了一种路桥裂缝病害的自动检测方法,通过在广东省8条高速上的实例验证和模型优化,实现了路桥裂缝病害的自动化检测,精度达到95%,大幅度地提升了检测效率,有助于提高路桥的安全运行水平。
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