基于遗传神经网络的机场跑道局部影响的裂缝检测算法

作者：陈俣秀; 高建民; 贺青青; 高建国

来源：计算机测量与控制, 2023, 31(05): 7-13.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.05.002

• 机场道面
• 遗传神经网络
• 裂缝检测
• 特征提取
• 局部阴影

针对机场跑道裂缝的自主识别和提取过程中存在的阴影、光照不均匀以及效率和精度难以兼顾等一系列问题，提出利用遗传算法优化神经网络的机场道面裂缝检测算法；首先，将拍摄的机场道面裂缝图像进行预处理，包括图像灰度化、高斯滤波以及ROI区域确定；设定神经网络拓扑结构，初始化编码长度以权值阈值及等参数，利用选择、交叉和变异等操作反复执行至最佳进化解，进而搭建匹配的神经网络，获得最大分割阈值；结果表明，遗传神经网络算法在综合评价、召回率和准确率3个评价指标上均具有显著提升，其均值分别为93.22%、96.28%、90.75%,实现了在复杂背景下对裂缝提取的目标，为机场道面的后期维护和保养提供了技术支持。

• 单位
  长安大学; 中国民航大学