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早期主要采用傳統的人工檢測方法來實現對路面的裂縫檢測。 道路技 術維護人員一般需要到道路的現場勘查、檢測和記錄。 這種依靠人工的方式不僅費 時費力,效率低下,容易犯錯,還可能導致安全事故的發生。
1. 裂縫檢測的發展 近些年來,在基于計算機視覺對道路路面裂縫的識別領域,研究方向大致分為兩部分:其一是基于數字圖像處理,主要由人工判別特征,利用頻率﹑邊緣﹑HOG﹑灰度﹑紋理和熵等眾多特征規律,設計一些特征識別條件來限制以完成識別;其二便是基于深度學習,建立卷積網絡并利用網絡去自動尋找數據的特征,讓網絡按一定規律不斷自我調整以實現輸入數據輸出等于或逼近標簽。 基于數字圖像處理方向,近十幾年國內外諸多學者在識別道路路面裂縫上有著深入研究。
傳統的人工檢測方法不僅耗時、費力、準確率低而且安全性低。 因此,自動裂縫檢測識別系統的研究對于確保交通的安全具有重要意義。 本文以實時檢測路面裂縫為目標,同時為了避免人工現場拍攝檢測可能存在的風險,在研究了國內外路面裂縫檢測現狀的基礎上,開展了基于深度學習的路面裂縫檢測研究。
國內外路面裂縫檢測系統的 優點主要有:相對于傳統的人工檢測大大提高了檢查效率;采用移動車輛來獲 取圖像信息,方便實用;引入圖像處理技術來對圖像進行處理,使得目標更易識別;部分采用照明設備,增加圖像的清度;手持檢測設備方便攜帶,信息采集 準確,成本低,方便操作和適用性較強等。 但是,目前國內外路面檢測系統也有一些較嚴重的缺陷:車載設備造價昂貴, 且維護成本大。