裂缝识别算法

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用测井资料识别裂缝方法-第十四章_裂缝识别

裂缝与泥质条带
泥岩条带
裂缝
三、深、浅双侧向测井
裂缝对电阻率的影响取决于裂缝的方向（垂直缝或水平缝），以及所含流体性质。
感应测井不能反映高角度裂缝。高阻剖面含泥浆滤液或地层水的水平裂缝，在双感应－聚焦测井组合曲线上，显示为低电阻率。
双侧向测井：在高阻剖面的裂缝发育段，曲线读数低。见图14－10。
优点：1）排除了地层层理等引起的电导率异常，突出了与裂缝有关的电导率异常。
2）、直接显示裂缝的方位。 3）、探测高角度裂缝。
参见 P242 图14－6
3、定向微电阻率（OMRL) 将四条微电阻率曲线重合，当出现低阻与高
阻曲线的明显分离且垂直方向有一定延续长度的异常时，可作为有裂缝的标志。
裂缝方位由相应的低阻极板方位求得。
基质孔隙度解释方程
b
1
tma t p
0.5
(14-9)
式中 Φb ———基质孔隙度,f ; Δtp ———声波时差读值,μs/ ft 。
4、裂缝性地层含油饱和度的计算
ห้องสมุดไป่ตู้So
f f b
Sof
f f b
Sob
(14-10)
式中 So ———含油饱和度,f ; Sob ———基质含油饱和度,f ; Sof ———裂缝含油饱和度,f 。
(14-14)
四、声波测井
在1222～1332 m井段, FMI图像显示有裂缝,在斯通利波裂缝分析图上, 反应明显。斯通利波变密度图干涉严重,能量损失大,指示出裂缝为有效开口大的裂缝。
图14－16 斯通利波识别开裂缝
图14－17 成像偶极子进行裂缝有效性评价
声幅衰减大, 声波时差大
图14-18、裂缝储集层曲线特征

裂缝图像识别与特征参数算法的研究

工程技术
ＳｊＴＮＧ２Ｎ１ＣＥＥ０Ｙ０Ｏ圆圆Ｉ＆ＣＬ１．ＥＨ０．１ｈＣ一１
裂缝图像识别与特征参数算法的研 பைடு நூலகம் ①
马鑫魏鹏旭岳康（中国矿业大学北京１０８０３）０
摘要：裂缝图像的计算机自动识别和参数统计在工程质量调查方面具有较好的应用前途，目前人工判读相比，与不但提高了工作效率，页提高了解释精度。实现对裂缝图像解释，先改进了中值滤波技术，过改进算法，缝边缘得到较好的保护；次利用最大类问方要首通裂其差闲值法进行图像分割，并根据裂缝的线性特征，一步去除非裂缝图像；后提出一种合理地有效地计算裂缝平均宽虎．进最长度及每一段的裂缝宽度算法。算法应用于裂缝识别和捡测过程中，得良好的应用效果，明了算法的有效性。该获证关键词：裂缝数字图像处理图像分割特征提取中图分类号：Ｐ３１Ｔ９文献标识码：Ａ文章编号：７ —３９（０１０（）０４ —０１２１２１）４ｂ－０７２６７
桥梁、基、筑等工程检测中越来越裂缝进行统计和分析，算出裂缝的面积路建计多的提到了裂缝检测，常采用人工记录长度和每一段的宽度。通统计。在着手工操作不精确，作量弊存工病，于比较大规模的检测，易造成数据１中值滤波的改进方法对容在图像的采集过程中，图像中不可避遗漏或混淆的情况。过计算机图像处理通技术智能的进行检测，高了工作效率，提保免的会存在大量的噪声。以，先要对数所首证了测量精度。字图像进行去噪处理。目前图像噪声一般裂缝区别于背景的特征有两个，是指的是在成像和传输过程中产生的随机噪一亮度要暗一些，二是成现出线性的形状。声中的高斯噪声和脉冲噪声，斯噪声的高裂缝图像一般分为三部分：缝信息、特点是在乎坦的区域出现幅值较小的噪裂背景信息和干扰（噪声）息。信其特征分别如声。而脉冲噪声点分布比较孤立，灰度值突如下。变，与相邻像素点无相关性。且（）１裂缝图像的特征：缝相比背景亮裂对于均值滤波和中值滤波这些经典方度较暗；缝具有一定线性特征裂法确实不同程度的减少了噪声干扰，是但（）２背景图像的特征：背景图像较裂缝这些方法也存在一些问题，以看到这些可呈亮色；背景一般占图像的比例高；景的噪声的特点和裂缝边缘的特点近似，进背在亮度通常较复杂。行去噪的操作中，时也模糊了裂缝的边同（）声图像的特征：机产生，布较缘。不利于对裂缝的识别。此要克服这３噪随分这因孤立；度值突变，与其相邻像素点具有个问题，这两种经典方法进行了改进，亮且对把无关性。这种干扰降到最低。根据对裂缝的理解，以从裂缝区域可传统的中值滤波是一种非线性平滑滤的灰度特征以及区域几何特征的角度来研波方法。算法步骤是将滑动窗１其３中各像素究裂缝图像的识别和提取。点的按大小进行排序，中值来替代指定点去要获取图像的参数信息，要进行如（需一般为窗口中心点）但这种方法不能全面，图１示的步骤。所适用于图像中每条裂缝的形状和走向。对图像进行预处理操作，的是去除为为了适应裂缝具有线性特征的特点，噪声干扰，到优质的图像，得针对裂缝图像在二维滑动窗口中，中心点分别在０，过。特征，论文改进了中值滤波的图像增强４。９。１５方向形成４一维子窗口，本５，０和。３个算法。次，行图像分割，文对区域分分别对４子窗口求中值，后取其最小值其进本个然割方法进行了研究，在此基础上，了减少作为中心点的值。为图像可能仍然存在的＿确定因素照成的影不具体算法如下：为大小为（ｎ）Ｍ２＋１Ｘ响，一步利用裂缝的形状特征去除非裂（ｎ）进２＋１的窗口，中心点为（ｊ，口内的像素ｉ）窗，缝图像信息。后利用干净的裂缝图像对点为Ｘｅｆ，ｌ个一维子窗口依次表示为最（，￣４），Ｊ

混凝土结构中的裂缝检测与评估方法

混凝土结构中的裂缝检测与评估方法混凝土结构是现代建筑中常见的结构形式之一，然而，由于各种原因，混凝土结构在使用过程中可能会出现裂缝的问题。

裂缝的出现不仅影响着结构的美观和使用寿命，还可能对结构的安全性造成潜在威胁。

因此，混凝土结构中的裂缝检测与评估方法显得尤为重要。

本文将介绍一些现有的裂缝检测与评估方法，旨在为工程师和研究者提供参考。

一、非破坏性检测方法1. 声波检测法声波检测法是一种常用的非破坏性检测方法，通过发送声波脉冲到混凝土结构中，并测量回波信号的传播时间和强度来评估结构中的裂缝情况。

这种方法操作简便、成本较低，并且可以提供裂缝的位置、深度和长度等信息。

2. 磁力检测法磁力检测法是一种基于磁性材料的非破坏性检测方法。

通过将磁性材料放置在混凝土结构表面，利用磁场的变化来检测结构中的裂缝。

这种方法对于裂缝的检测和评估效果较好，但仅限于表面裂缝的识别。

3. 红外热像法红外热像法是一种通过测量物体表面的红外辐射来检测结构中的裂缝的方法。

这种方法可以提供裂缝的位置、尺寸和温度分布等信息，但对于较浅的裂缝检测效果较好。

二、破坏性检测方法1. 反射光学显微镜法反射光学显微镜法是一种常用的破坏性检测方法，通过观察混凝土断面的显微镜图像来评估裂缝情况。

这种方法可以提供裂缝的形态、宽度和分布等信息，但需要在实验室条件下进行。

2. X射线检测法X射线检测法是一种利用X射线透射特性来评估混凝土结构中的裂缝的方法。

这种方法可以提供裂缝的位置、宽度和深度等信息，但需要专业的设备和专业的操作人员。

三、裂缝评估方法1. 可视评估法可视评估法是一种常用的裂缝评估方法，通过直接观察裂缝的形态和分布来评估其严重程度。

这种方法操作简便，但主观性较强。

2. 测量评估法测量评估法是一种通过测量裂缝的尺寸和变形情况来评估其严重程度的方法。

这种方法可以提供准确的数据支持，但需要专业的工具和技术。

综上所述，混凝土结构中的裂缝检测与评估方法有多种选择，可以根据具体情况选择合适的方法来进行。

一种基于图像处理的裂缝自动检测算法

一种基于图像处理的裂缝自动检测算法一、裂缝自动检测算法概述随着现代工程的快速发展，对结构健康监测的需求日益增长。

裂缝作为结构损伤的一种重要表现，其检测和评估对于确保工程安全至关重要。

传统的裂缝检测方法依赖于人工目视检查，这种方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。

因此，开发一种基于图像处理的裂缝自动检测算法显得尤为重要。

这种算法能够自动化地从图像中识别和测量裂缝，大大提高了检测的效率和准确性。

1.1 裂缝自动检测算法的核心特性裂缝自动检测算法的核心特性包括高准确性、高效率和适应性强。

高准确性意味着算法能够准确地识别出图像中的裂缝，即使在复杂的背景和光照条件下也能保持较高的识别率。

高效率则表示算法能够快速处理大量图像数据，满足实时监测的需求。

适应性强则是指算法能够适应不同类型的结构表面和裂缝形态。

1.2 裂缝自动检测算法的应用场景裂缝自动检测算法的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 桥梁监测：自动检测桥梁表面的裂缝，评估桥梁的健康状况。

- 大坝检查：监测大坝表面和内部的裂缝，预防潜在的安全隐患。

- 建筑外墙检查：检测建筑物外墙的裂缝，评估建筑物的结构完整性。

- 道路检测：识别路面裂缝，为道路维护和修复提供依据。

二、裂缝自动检测算法的工作原理裂缝自动检测算法通常包括图像预处理、裂缝特征提取、裂缝识别和裂缝参数测量等几个关键步骤。

2.1 图像预处理图像预处理是裂缝检测算法的第一步，其目的是提高图像的质量，为后续的特征提取和识别打下良好的基础。

预处理步骤通常包括去噪、增强对比度、灰度化和二值化等操作。

去噪可以减少图像中的随机噪声，增强对比度有助于突出裂缝与背景的差异，灰度化和二值化则简化了图像数据，便于后续处理。

2.2 裂缝特征提取裂缝特征提取是算法的核心环节，其目的是从预处理后的图像中提取出与裂缝相关的特征。

这些特征可以是裂缝的颜色、纹理、形状或几何属性。

特征提取的方法多种多样，包括基于边缘检测的算法、基于纹理分析的算法和基于机器学习的算法等。

5.五裂缝识别

图5 剪切力分布图
图6 二元变形网格图
图7 铜锣峡构造长兴组岩石破坏接近程度等值线图
岩地层的破坏接近程度值的相对大小，可将研究区划分为不同的岩石破坏区或裂缝发育区。 1）在断层和断层附近地区，其破坏接近程度值很高，属地层破碎区。 2）在铜锣峡主构造区，其破坏接近程度值大于 1.248，岩石破坏程度比较高，属破裂发育区。 3）在铜锣峡构造西北边平缓带及东南边部分高陡地带, 破坏接近程度值在1.142～1.248之间，为破裂临界发育区。 4）在东南边部分高陡地带, 破坏接近程度值在 0.99～1.142之间，为欠发育区。 5）小于0.99为破裂不发育区。
2
F
W W x y
2 2
W G 1 y

2
W W 1 y x
2
W xy
2
W W 1 y x W W 1 y x
g ( x, h ) 1 Z ( x) Z ( x h)2 2
根据样品点计算的变差函数叫做实验变差函教，其计算公式为：
1 N (h) Z ( xi ) Z ( xi h)2 r (h) 2 N (h) i 1
i
式中：xi—为第个观测点的坐标； Z(i)、Z(xi+h)—分别为xi及xi+h两点处的观测值； h—为两观测点间的距离; N(h)—为相距h数据对数目； r(h)—为实验变差函数的值。
前处理主要有作图、识别分析域、约束条件设定、荷载条件的设定、网格生成、材料参数的设定等功能，作图窗口用于定义分析对象的形状、材料范围、挖掘断面等几何信息。识别分析域的功能用于区分不同材料（地层），并指定各区域材料。约束条件设定是设定所选择边界约束，载荷条件的设定用于设定所选择边界或点的载荷。网格生成根据所设定的网格分割数自动生成有限元计算网格。材料参数设定通过填写参数设定对话框来完成材料参数的设定。通过前处理，得到有限元分析所需要的所有数据后，便可进行分析计算。

基于改进GoogLeNet的沥青路面裂缝识别算法

第１３卷㊀第３期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．３㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年３月㊀Ｍａｒ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０３－０２０２－０５中图分类号：Ｕ４１６．０２文献标志码：Ａ基于改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ的沥青路面裂缝识别算法唐港庭１，尹㊀超１，王绍平２，郭㊀兵２，李仲波１，谭子永１（１山东理工大学建筑工程学院，山东淄博２５５０４９；２日照城投建设集团有限公司，山东日照２７６８００）摘㊀要：针对目前沥青路面裂缝图像识别技术在面对复杂路面情况时（强光㊁积水㊁杂物等干扰因素）识别效率不高的问题，通过构建沥青路面裂缝数据集，提出一种基于改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ的沥青路面裂缝识别算法㊂首先，对Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块和辅助分类器数量进行删减，并将大卷积核替换为连续的小卷积核；其次，激活函数采用ＲｅＬＵ与ＬｅａｋｙＲｅＬＵ组合的方式；最后，加入批量归一化层以及Ｄｒｏｐｏｕｔ层㊂实验结果表明，利用本文所制作数据集训练出的ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原始模型以及改进模型，在面对复杂路面情况时识别效果较好，并且改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ模型在测试集上的准确率能达到８８．４％，相较于原始模型，改进模型在准确率提升５．６％的同时，耗用时间减少了３２．５ｍｉｎ（４０．３％）㊂关键词：图像识别；ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ；裂缝数据集；Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｃｒａｃｋｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＧｏｏｇＬｅＮｅｔＴＡＮＧＧａｎｇｔｉｎｇ１，ＹＩＮＣｈａｏ１，ＷＡＮＧＳｈａｏｐｉｎｇ２，ＧＵＯＢｉｎｇ２，ＬＩＺｈｏｎｇｂｏ１，ＴＡＮＺｉｙｏｎｇ１（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｉｂｏＳｈａｎｄｏｎｇ２５５０４９，Ｃｈｉｎａ；２ＲｉｚｈａｏＣｉｔｙＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＧｒｏｕｐＣｏ．，Ｌｔｄ．，ＲｉｚｈａｏＳｈａｎｄｏｎｇ２７６８００，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｃｒａｃｋｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｆａｃｅｏｆｃｏｍｐｌｅｘｒｏａｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ（ｓｔｒｏｎｇｌｉｇｈｔ，ｓｕｒｆａｃｅｗａｔｅｒ，ｄｅｂｒｉｓａｎｄｏｔｈｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓ），ａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｃｒａｃｋｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＧｏｏｇＬｅＮｅｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｍａｋｉｎｇａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｃｒａｃｋｄａｔａｓｅｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆＩｎｃｅｐｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｓａｎｄａｕｘｉｌｉａｒｙｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓａｒｅｄｅｌｅｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｌａｒｇｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｋｅｒｎｅｌｓａｒｅｒｅｐｌａｃｅｄｂｙｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓｍａｌｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｋｅｒｎｅｌｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＲｅＬＵａｎｄＬｅａｋｙＲｅＬＵｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｍｏｄｅｌａｃｔｉｖａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ＢａｔｃｈＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｌａｙｅｒａｎｄＤｒｏｐｏｕｔｌａｙｅｒａｒｅａｄｄｅｄｔｏｔｈｅｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＧｏｏｇＬｅＮｅｔｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌｔｒａｉｎｅｄｂｙｔｈｅｄａｔａｓｅｔｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｖｅｂｅｔｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｎｔｈｅｆａｃｅｏｆｃｏｍｐｌｅｘｒｏａｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＧｏｏｇＬｅＮｅｔｍｏｄｅｌｏｎｔｈｅｔｅｓｔｓｅｔｃａｎｒｅａｃｈ８８．４％．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｍｏｄｅｌ，ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌｉｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ５．６％ａｎｄｔｈｅｔｉｍｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙ３２．５ｍｉｎｕｔｅｓ（４０．３％）．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ；ｃｒａｃｋｄａｔａｓｅｔ；Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ基金项目：山东省智慧交通重点实验室（筹）开放基金项目（２０１１－科技合同－４８）；国家自然科学基金（５１８０８３２７）；山东省自然科学基金项目（ＺＲ２０１９ＰＥＥ０１６，ＺＲ２０２１ＭＤ０１１）㊂作者简介：唐港庭（１９９７－），男，硕士研究生，主要研究方向：道路智能检测；尹㊀超（１９８７－），男，博士，副教授，主要研究方向：自然灾害风险评价㊁监测㊁预测预警；王绍平（１９８８－），男，学士，工程师，主要研究方向：公路工程设计与施工；郭㊀兵（１９８７－），男，硕士研究生，主要研究方向：景观生态；李仲波（１９９９－），男，硕士研究生，主要研究方向：地震滑坡危险性区划；谭子永（１９９９－），男，硕士研究生，主要研究方向：滑坡敏感性动态区划㊂通讯作者：尹㊀超㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｙｉｎｃｈａｏ１９８７６１１＠１６３．ｃｏｍ收稿日期：２０２２－０５－１２０㊀引㊀言近年来，随着大数据和高性能硬件设备的更新发展，利用卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ）提取图像特征，从而进行目标识别，已经成为图像识别领域的研究热点之一［１－３］㊂部分学者基于ＣＮＮ开展了裂缝检测研究：Ｌｅｅ等学者［４］基于ＣＮＮ开发了一种具有自编码器结构的路面检测语义分割模型，并通过调整图像亮度来提高路面裂缝检测效率㊂陈健昌等学者［５］基于ＲｅｓＮｅｔ提出了一种路面裂缝检测方法，该方法能够大大减少前期图像预处理工作量，并且该方法的各项性能评估指标均优于现有模型㊂Ｒａｊａｄｕｒａｉ等学者［６］采用随机梯度下降和动量优化的方法改进ＡｌｅｘＮｅｔ模型，实验结果表明，该方法对混凝土表面裂缝的识别准确率较高㊂以上研究虽然取得了一定成果，但在面对复杂道路场景时裂缝图像的识别速度以及准确率等方面仍有较大提升空间㊂首先，在图像采集过程中，设备状态（温度㊁电磁波等干扰）或操作不当等原因都可能会严重降低采集图像的质量，并且道路上的光照条件㊁车道线㊁积水㊁阴影㊁油污㊁水渍㊁杂物等干扰因素，也可能会降低道路裂缝图像的识别的准确率㊂此外，模型训练需要大量样本数据集，目前公共裂缝数据集样本数量较少，难以满足训练要求［７］㊂针对以上问题，本文提出一种基于改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ的沥青路面裂缝识别算法，并通过采集路面图像构建沥青路面裂缝数据集，进行模型的训练和测试㊂１㊀沥青路面裂缝图像数据集的构建１．１㊀图像采集针对目前公共裂缝数据集样本较少的情况，本文通过自行采集沥青路面图像，构建沥青路面裂缝数据集㊂选定山东省淄博市张店区内的部分路段，包括柳泉路㊁西二路㊁美食街㊁新村西路以及共青团路等，分别于不同天气㊁不同时段进行沥青路面图像采集㊂图像采集方案为：首先，通过高清行车记录仪以及车载摄像机以１ｋｍ为基本采集单元，驾驶汽车对沥青路面进行视频录制，采集过程中设备离地高度约１．２ｍ，并且采集宽度不小于行车道宽度的７０％㊂然后，通过视频取帧筛选出满足要求的路面图像，并删除重复或不满足要求的图像㊂最后，针对目前裂缝图像识别研究在复杂道路场景下识别效果不佳的问题，本文使用摄像机或手机以不同拍摄角度或焦距㊁在不同天气状况或不同光照条件下，对带有阴影㊁积水㊁车道线㊁井盖㊁油污㊁杂物等干扰因素的裂缝区域单独进行细节拍摄，从而提升模型泛化能力，细节拍摄图像类型如图１所示㊂㊀㊀将采集到的图像裁剪成像素大小为２２４ˑ２２４且仅含单一病害类型的图像，包括横向裂缝㊁纵向裂缝㊁块状裂缝㊁龟裂以及无病害图像共１１２４张，各类图像数量见表１㊂１．２㊀图像增广为满足模型训练需要，对裁剪后的图像进行增广，从而扩充样本数据集［８］，本文采用的增广方式包括旋转变换（横向裂缝㊁纵向裂缝不进行旋转）㊁镜像翻转（水平㊁竖直）以及亮度变换（明暗变换）㊂将扩展后的各类图像按照７ʒ２ʒ１的比例划分为训练集㊁验证集㊁测试集，各类图像具体数量见表２㊂１．３㊀图像预处理在图像采集过程中，极易受到光照条件㊁设备状态㊁采集方式等因素影响，导致图像质量降低㊂因此，需要通过图像预处理来提升图片质量，从而提高模型的识别准确率㊂（a）路面划痕（b）树枝阴影（c）雨天积水（d）雨后水渍（e）指示文字（f）车道线（g）油污（h）井盖（i）细小裂缝（j）强曝光（k）弱曝光（l）路面杂物图１㊀细节拍摄图例Ｆｉｇ．１㊀Ｄｅｔａｉｌｓｈｏｏｔｉｎｇｅｘａｍｐｌｅｓｄｉａｇｒａｍ表１㊀各类图像数量Ｔａｂ．１㊀Ｎｕｍｂｅｒｏｆｖａｒｉｏｕｓｔｙｐｅｓｏｆｉｍａｇｅｓ类型数量该类型图像占比／％含干扰因素图像占比／％横向裂缝３２３２８．７４３．７纵向裂缝３０４２７．０４２．４块状裂缝１５５１３．８３４．２龟裂１５９１４．２３４．５无病害图像１８３１６．３４７．０合计１１２４１００／表２㊀增广后的各类图像数量Ｔａｂ．２㊀Ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｉｍａｇｅｓａｆｔｅｒａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ类型原始图像／张增广后图像／张训练集／张验证集／张测试集／张横向裂缝３２３２４７０１７２９４９４２４７纵向裂缝３０４２３６８１６５８４７３２３７块状裂缝１５５１８９３１３２５３７８１９０龟裂１５９１８２３１２７６３６４１８３无病害图像１８３９１５６４１１８３９１合计１１２４９４６９６６２９１８９２９４８㊀㊀图像预处理过程如图２所示㊂图２中，（ａ）为原始裂缝图像；（ｂ）为采用平均值法进行图像灰度３０２第３期唐港庭，等：基于改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ的沥青路面裂缝识别算法化处理的效果，减少图像参数，加快图像处理速度；（ｃ）为图像直方图均衡化的效果，提高图像对比度；（ｄ）为采用中值滤波法去除图像部分噪声的效果，改善图像视觉效果，提升图片质量［９－１０］㊂（a）原始图像（b）灰度化（c）直方图均衡化（d）中值滤波图２㊀图像预处理过程Ｆｉｇ．２㊀Ｉｍａｇｅｓｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ１．４㊀图像标注使用ＬａｂｅｌＩｍｇ标注软件对数据集中的图像进行标注，将横向裂缝㊁纵向裂缝㊁块状裂缝㊁龟裂以及无病害图像分别添加标签为ＴｒａｎｓｖｅｒｓａｌＣｒａｃｋｓ㊁ＬｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌＣｒａｃｋｓ㊁ＢｌｏｃｋＣｒａｃｋｓ㊁ＭａｐＣｒａｃｋｓ㊁Ｎｏｒｍａｌ，ＬａｂｅｌＩｍｇ标注软件界面如图３所示㊂图３㊀ＬａｂｅｌＩｍｇ标注软件界面Ｆｉｇ．３㊀ＬａｂｅｌＩｍｇｓｏｆｔｗａｒｅｉｎｔｅｒｆａｃｅ２㊀改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ２．１㊀ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原模型ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ网络由３个卷积层㊁９个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块（１８层）㊁２个辅助分类器（ＡｕｘｉｌｉａｒｙＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ）以及一个全连接层构成［１１－１２］，网络结构如图４所示㊂相较于经典图像分类模型ＡｌｅｘＮｅｔ和ＶＧＧＮｅｔ，ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ网络模型虽然多达２２层，但参数量仅为５００万个，分别是ＡｌｅｘＮｅｔ和ＶＧＧＮｅｔ参数量的１／１２和１／３６，对计算机硬件条件要求相对较低㊂A v e r a g e P o o l7?7+1（V）C o n v1?1+1（V）I n c e p t i o n?3I n c e p t i o n?3I n c e p t i o n?3C o n v3?3+1（S）L o c a l R e s p N o r mM a x p o o l3?3+2（S）C o n v7?7+2（S）I n p u t M a x p o o l3?3+2（S）L o c a l R e s p N o r mF C S o f t m a xA u x i l i a r y C l a s s i f i e r2A u x i l i a r y C l a s s i f i e r1（ａ）整体网络结构C o n v1?1C o n v3?3C o n v5?5C o n v1?1C o n v1?1C o n v1?1M a x P o o l3?3F i l t e r c o n c a t e n a t i o nP r e v i o u s L a y e r（ｂ）Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块网络结构图４㊀ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ网络结构Ｆｉｇ．４㊀ＧｏｏｇＬｅＮｅｔｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ２．２㊀ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ改进方法本文结合沥青路面裂缝数据集特点，在ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原模型的基础上从以下方面进行改进：（１）ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原始网络较深，本文所采用的分类标签数量较少且路面裂缝图像纹理相对简单，因此，删除ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原始模型中作用较小的ＬｏｃａｌＲｅｓｐＮｏｒｍ结构，并对Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块和辅助分类器数量进行删减，在保证准确率满足要求的基础上，减少模型参数量和计算时间㊂（２）Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块的大尺度卷积核有着大感受野的同时也带来了更多的参数，因此，本文使用３个连续的３ˑ３卷积核替换第一个７ˑ７卷积核，并在Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块中使用２个连续的３ˑ３的卷积核代替５ˑ５卷积核，在感受野大小不变的同时，能够大大减少模型参数㊂（３）激活函数ＲｅＬＵ（ＲｅｃｔｉｆｉｅｄＬｉｎｅａｒＵｎｉｔ）［１３］收敛速度较快，且增强了网络的稀疏性，但输入小于０时梯度为０，该层就会ｄｉｅ㊂针对这个问题，诞生了ＬｅａｋｙＲｅＬＵ［１４］，该函数有效改善了ＲｅＬＵ的ｄｉｅ特性，但损失了部分稀疏性，并且增加了运算量㊂因此，本文采用ＲｅＬＵ与ＬｅａｋｙＲｅＬＵ组合的方式，即在普通卷积核后进行ＲｅＬＵ操作，在Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块中４个分支的卷积核后进行ＬｅａｋｙＲｅＬＵ操作㊂（４）在所有卷积层之后加入批量归一化层（ＢａｔｃｈＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＢＮ），解决梯度饱和㊁加快模型计算速度［１５］，同时在平均池化层后加入Ｄｒｏｐｏｕｔ层４０２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀防止过拟合［１６］㊂３㊀改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ模型测试３．１㊀实验环境及评价指标本文实验在Ｗｉｎｄｏｗｓ１０操作系统上完成，运行内存１６．０ＧＢ，ＣＰＵ为ＡＤＭＲｙｚｅｎ７４８００ＵｗｉｔｈＲａｄｅｏｎＧｒａｐｈｉｃｓ，８核心１６线程，ＧＰＵ为ＡＤＭＲａｄｅｏｎＴＭＧｒａｐｈｉｃｓ，Ｐｙｔｈｏｎ版本为３．８．８，Ｐｙｔｏｒｃｈ版本１．７．１㊂本文采用总耗时（训练阶段用时与测试阶段用时之和）作为模型的速度评价指标，采用准确率（Ａｃｃｕｒａｃｙ）作为模型的精度指标，其数学定义公式为：Ａｃｃ＝ＴＰ＋ＴＮＴＰ＋ＴＮ＋ＦＮ＋ＦＰ（１）㊀㊀其中，Ａｃｃ表示准确率；ＴＰ表示正样本被正确识别为正样本的数量；ＴＮ表示负样本被正确识别为负样本的数量；ＦＰ表示负样本被错误识别为正样本的数量；ＦＮ表示正样本被错误识别为负样本的数量㊂３．２㊀Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块及辅助分类器数量确定本文采用３个㊁６个㊁９个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块（自后向前删减）分别对应０个㊁１个㊁２个辅助分类器进行数量交叉验证，能够在尽量减少Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块数量的同时，最大程度减少实验量㊂ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原模型中，每３个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块会有一个辅助分类器，仅在模型训练阶段被激活，将中间层的分类结果以一定权重（本文设为０．３）作为辅助输出添加到最终结果中，最后一个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块直接连接模型输出部分，无需再添加第３个辅助分类器㊂因此，３个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块和２个辅助分类器的组合不存在；３个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块和１个辅助分类器的组合，添加的辅助分类器与输出部分重合；６个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块和２个辅助分类器的情况，添加的第二个辅助分类器与输出部分重合㊂因此，以上３种情况不进行试验，交叉验证实验结果见表３㊂表３㊀Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块及辅助分类器数量Ｔａｂ．３㊀ＮｕｍｂｅｒｏｆＩｎｃｅｐｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｓａｎｄａｕｘｉｌｉａｒｙｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ实验组序号Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块数量辅助分类器数量准确率／％耗时／ｍｉｎ１３０４６．５４２．８２６０７９．６６０．４３６１８０．２６８．３４９０８０．６７４．８５９１８１．８７８．５６９２８２．５８０．７㊀㊀由表３可见，相较于实验６（原模型），实验１虽然耗时减少了３７．９ｍｉｎ，但准确率大幅度下降了３７．９％㊂实验２和实验３在耗时大幅度减少的同时，准确率分别下降了２．９％㊁２．３％㊂实验４和实验５的准确率分别下降了１．９％㊁０．７％，耗时分别减少了５．９ｍｉｎ㊁２．２ｍｉｎ，整体变化相对较少㊂实验２相较于实验３，模型复杂度及耗时都减少的同时，准确率仅下降了０．６％㊂综上，本文采用实验组２中６个Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块㊁以及不添加辅助分类器的方案㊂３．３㊀改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ网络结构基于以上修改方案，改进后的ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ网络结构如图５所示㊂A v e r a g e P o o l 7?7+1(V )C o n v3?3+2(S )C o n v 3?3+1(S )C o n v 3?3+1(S )C o n v3?3+2(S )C o n v 3?3+1(S )C o n v 3?3+2(S )C o n v1?1+1(V )M a x P o o l 3?3+2(S )I n c e p t i o n (4a )I n c e p t i o n (4b )I n c e p t i o n (4c )I n c e p t i o n (4d )D r o p o u t F C S o f t m a xI n c e p t i o n (3a )I n c e p t i o n (3b )B NB NB N B N B NR e L UR e L UR e L U R e L UR e L UI n p u t（ａ）改进后整体网络结构F i l t e r c o n c a t e n a t i o nL e a k y R e L UC o n v3?3L e a k y R e L U L e a k y R e L UL e a k y R e L UL e a k y R e L U L e a k y R e L UL e a k y R e L U C o n v3?3C o n v3?3C o n v1?1M a x P o o l 3?3C o n v 1?1C o n v1?1C o n v1?1P r e v i o u s L a y e r（ｂ）改进后Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ模块网络结构图５㊀改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ网络结构Ｆｉｇ．５㊀ＩｍｐｒｏｖｅｄＧｏｏｇＬｅＮｅｔｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ３．４㊀改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ与原模型对比测试为了在模型训练效果和硬件设备条件之间取得平衡，在模型训练阶段，批尺寸设为１６，迭代次数设为５００，初始学习率设为０．００１，损失函数采用交叉熵函数，Ｄｒｏｐｏｕｔ率设为０．４㊂分别使用训练好的ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原模型与改进模型在测试集上进行测试，结果见表４，损失值和准确率随迭代次数的变化如图６所示㊂㊀㊀由表４可见，原始ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ模型在测试集上的准确率为８２．８％，总耗时为８０．７ｍｉｎ，相比之下，改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ模型的准确率能够达到８８．４％，提升了５．６％，总耗时为４８．２ｍｉｎ，减少了３２．５ｍｉｎ（４０．３％）；相较于不含干扰因素的图像，ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原５０２第３期唐港庭，等：基于改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ的沥青路面裂缝识别算法模型与改进模型对含有干扰因素图像识别准确率分别降低了２．１％㊁３．６％，下降幅度在可接受范围内㊂表４㊀模型测试结果Ｔａｂ．４㊀ＭｏｄｅｌｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓＧｏｏｇＬｅＮｅｔ模型测试集准确率／％不含干扰因素图像准确率／％含有干扰因素图像准确率／％总耗时／ｍｉｎ原模型８２．８８３．９８１．８８０．７改进模型８８．４９０．２８６．６４８．２2.52.01.51.00.50100200300400500G o o g L e N e t 原模型G o o g L e N e t 改进模型迭代次数损失值（ａ）损失值随迭代次数变化率100806040200100200300400500G o o g L e N e t 原模型G o o g L e N e t 改进模型迭代次数准确率/%（ｂ）准确率随迭代次数变化率图６㊀损失值、准确率随迭代次数变化率Ｆｉｇ．６㊀Ｔｈｅｃｈａｎｇｅｒａｔｅｓｏｆｌｏｓｓｖａｌｕｅａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｗｉｔｈｉｔｅｒａｔｉｏｎｔｉｍｅｓ㊀㊀由图６可见，模型损失值和准确率随迭代次数增加逐渐趋于稳定，ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ改进模型相较于原模型，模型收敛速度和损失值下降速度都有所提升㊂４㊀结束语传统图像识别算法在面对复杂路面情况（积水㊁强光㊁阴影等）时，识别效果有较大提升空间，本文针对性地采集了存在各类干扰因素的路面图像，构建了沥青路面裂缝数据集，并提出了一种基于改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ的沥青路面裂缝识别算法㊂实验结果表明，ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ改进算法在本文所构建的沥青路面裂缝数据集上，准确率能达到８８．４％，总耗时４８．２ｍｉｎ，相较于ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原始模型，准确率提升了５．６％，总耗时减少了３２．５ｍｉｎ（４０．３％），并且模型收敛速度和损失值下降速度都明显加快；相较于不含干扰因素的图像，本文所构建数据集训练出的ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ原模型与改进模型，对于含有干扰因素的图像识别准确率分别降低了２．１％㊁３．６％，下降幅度在可接受范围内㊂因此，本文所构建的沥青路面裂缝数据集以及提出的改进ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ算法，可为道路检测㊁裂缝识别㊁无人驾驶等研究提供帮助㊂参考文献［１］ＬＥＥＤ，ＳＨＩＮＳ，ＳＯＮＷ，ｅｔａｌ．Ｚｅｒｏ－ｏｆｆｓｅｔｄａｔａｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｕｓｉｎｇＣＮＮｆｏｒａｐｐｌｙｉｎｇ１Ｄｆｕｌｌｗａｖｅｆｏｒｍｉｎｖｅｒｓｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２２，１９（１）：３９－５０．［２］张宇卓，王德成，方宪法，等．基于ＣＮＮ的玉米种子内部裂纹图像检测系统研究［Ｊ／ＯＬ］．农业机械学报：１－９［２０２２－０３－０７］．ｈｔｔｐ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．１９６４．Ｓ．２０２２０２２５．１６１２．０２４．ｈｔｍｌ．［３］ＨＵＸｉａｏｆａｎｇ，ＳＨＩＷｅｎｑｉａｎｇ，ＺＨＯＵＹｕｅ，ｅｔａｌ．ＱｕａｎｔｉｚｅｄａｎｄａｄａｐｔｉｖｅｍｅｍｒｉｓｔｏｒｂａｓｅｄＣＮＮ（ＱＡ－ｍＣＮＮ）ｆｏｒｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｊ］．ＳｃｉｅｃｅＣｈｉｎａＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２２，６５（１）：２７３－２７５．［４］ＬＥＥＴ，ＹＯＯＮＹ，ＣＨＵＮＣ，ｅｔａｌ．ＣＮＮ－ｂａｓｅｄｒｏａｄ－ｓｕｒｆａｃｅｃｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｔｈａｔｒｅｓｐｏｎｄｓｔｏｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｈａｎｇｅｓ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２１，１０（１２）：１４０２．［５］陈健昌，张志华．融于图像多特征的路面裂缝智能化识别［Ｊ］．科学技术与工程，２０２１，２１（２４）：１０４９１－１０４９７．［６］ＲＡＪＡＤＵＲＡＩＲＳ，ＫＡＮＧＳＴ．Ａｕｔｏｍａｔｅｄｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｃｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｃｏｎｃｒｅｔｅｓｕｒｆａｃｅｓｕｓｉｎｇｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２１，１１（１１）：５２２９．［７］梁雪慧，程云泽，张瑞杰，等．基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法［Ｊ］．计算机应用，２０２０，４０（０４）：１０５６－１０６１．［８］马岽奡，唐娉，赵理君，等．深度学习图像数据增广方法研究综述［Ｊ］．中国图象图形学报，２０２１，２６（０３）：４８７－５０２．［９］ＴＩＡＮＬｕｌｕ，ＷＡＮＧＺｉｄｏｎｇ，ＬＩＵＷｅｉｂｏ，ｅｔａｌ．ＡｎｅｗＧＡＮ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｔｏｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｃｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｒｍａｌｉｍａｇｉｎｇｔｅｓｔｓ［Ｊ］．ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２０２１，１３（５）：１２６３－１２７３．［１０］ＬＥＩＭｉｎｇｆｅｎｇ，ＬＩＵＬｉｎｇｈｕｉ，ＳＨＩＣｈｅｎｇｈｕａ，ｅｔａｌ．Ａｎｏｖｅｌｔｕｎｎｅｌ－ｌｉｎｉｎｇｃｒａｃｋｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＴｕｎｎｅｌｌｉｎｇａｎｄＵｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄＳｐａｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２０，１０８：１０３７２４．［１１］ＦＵＹｕｅｓｈｅｎｇ，ＳＯＮＧＪｉａｎ，ＸＩＥＦｕｘｉａｎｇ，ｅｔａｌ．ＣｉｒｃｕｌａｒｆｒｕｉｔａｎｄｖｅｇｅｔａｂｌｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｍｉｚｅｄＧｏｏｇＬｅＮｅｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２１，９：１１３５９９－１１３６１１．［１２］王溢琴，董云云，刘慧玲．基于ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法［Ｊ］．光学技术，２０２２，４８（０１）：９３－１０１．［１３］ＤＥＲＥＩＣＨＳ，ＫＡＳＳＩＮＧＳ．ＯｎｍｉｎｉｍａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｏｆｓｈａｌｌｏｗＲｅＬＵｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，２０２２，１４８：１２１－１２８．［１４］程江洲，温静怡，鲍刚，等．基于Ｔ－ＭｏｂｉｌｅＮｅｔ－Ｌ模型的ＧＩＳ局部放电模式识别研究［Ｊ］．电子测量技术，２０２１，４４（２０）：２２－２８．［１５］ＹＡＮＧＺｈｉｊｉｅ，ＷＡＮＧＬｅｉ，ＬＵＯＬｉ，ｅｔａｌ．Ｂａｃｔｒａｎ：ＡｈａｒｄｗａｒｅｂａｔｃｈｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒＣＮＮｔｒａｉｎｉｎｇｅｎｇｉｎｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｓｌｅｔｔｅｒｓ，２０２０，１３（１）：２９－３２．［１６］肖旺，杨煜俊，申启访，等．基于改进的ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ鸭蛋表面缺陷检测［Ｊ］．食品与机械，２０２１，３７（０６）：１６２－１６７．６０２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。

路面裂缝度计算公式

路面裂缝度计算公式路面裂缝度是指路面上出现的裂缝的数量和宽度，是评价路面质量和安全性的重要指标之一。

路面裂缝度的计算可以帮助工程师和技术人员了解路面的状况，及时采取措施进行修复和维护，以确保路面的安全和舒适性。

在本文中，我们将介绍路面裂缝度的计算公式以及其在实际工程中的应用。

路面裂缝度的计算公式通常采用裂缝指数（Crack Index）来表示，裂缝指数是裂缝的数量和宽度的综合指标，可以客观地反映路面的裂缝情况。

裂缝指数的计算公式如下：裂缝指数 = Σ（裂缝长度×裂缝宽度）。

其中，Σ表示对所有裂缝长度和宽度进行求和。

裂缝长度和裂缝宽度的单位通常为米，因此裂缝指数的单位为米·米，即平方米。

裂缝指数越大，说明路面上的裂缝越严重。

在实际工程中，裂缝指数的计算通常是由专业的路面检测设备进行自动采集和处理的，这些设备可以通过激光或摄像头等传感器对路面上的裂缝进行检测，并将数据传输到计算机进行分析和处理。

通过裂缝指数的计算，工程师和技术人员可以及时了解路面的裂缝情况，为后续的维护和修复工作提供参考依据。

在实际的路面维护和修复工作中，裂缝指数的计算可以帮助工程师和技术人员制定合理的维护和修复方案。

一般来说，当裂缝指数超过一定的阈值时，就需要对路面进行维护和修复。

根据裂缝指数的大小和分布情况，可以选择不同的维护和修复方法，例如填充剂、热补材料、冷补材料等，以保障路面的安全和舒适性。

除了对路面进行维护和修复外，裂缝指数的计算还可以帮助工程师和技术人员评估路面材料和施工质量。

通过对不同路面材料和施工工艺的裂缝指数进行比较分析，可以找出影响路面裂缝的主要因素，从而优化材料和工艺，提高路面的质量和耐久性。

总之，路面裂缝度的计算公式是评价路面质量和安全性的重要工具，可以帮助工程师和技术人员了解路面的裂缝情况，制定合理的维护和修复方案，评估路面材料和施工质量。

通过裂缝指数的计算和分析，可以提高路面的安全性和舒适性，延长路面的使用寿命，为交通运输和城市建设提供更好的保障。

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裂缝识别算法
裂缝识别算法是指一种用于自动检测和识别照片、视频、地图等
数据中出现的裂缝的算法。

这种算法可以帮助工程师、科学家、地质
学家以及城市规划者找到并解决可能影响结构安全性和可靠性的问题。

裂缝识别算法的基本原理是通过特定的图像处理技术和算法，将
图片中的区域进行分割、边缘检测、形态学处理等步骤，最终得出标
记裂缝的结果。

其中，算法的准确性和鲁棒性对于保证结果的可靠性
至关重要。

下面是一些常见的裂缝识别算法：
1. 卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络是一种广泛应用于图像分类和目标检测的深度学习
算法。

对于裂缝识别，CNN可以通过对输入图片进行卷积、池化操作，提取出图像的特征，然后使用全连接层进行裂缝的分类。

2. 支持向量机(SVM)
支持向量机是一种监督学习算法，可以用于分类和回归问题。

在
裂缝识别中，SVM可以通过训练使用特征向量，将输入数据集分为裂缝和非裂缝两类，得出一个分类器。

使用该分类器可以对新的数据进行
判断。

3. 区域生长法
区域生长法是一种基于图像区域增长的分类算法，可以自动地将图像分成一些具有相似特征的区域。

对于裂缝识别来说，可以将图像中的某些区域（破裂区域）与其他区域进行对比，并使用区域生长法来划分出破裂区域。

4. 模板匹配法
模板匹配法是一种基于相似性的图像处理技术，可以用于侦测具有特定模式或形状的目标。

在裂缝识别中，模板匹配法就是将一个特定的模板与图像中的不同区域进行比较，当目标裂缝区域与模板匹配时，就可以识别出该裂缝。

总的来说，裂缝识别算法对于人们提高结构和城市规划的安全性和可靠性，非常有帮助。

自动化的裂缝检测技术将帮助人们更快、更准确地识别各种类型的结构缺陷，并采取必要的措施保护社会和个人的安全。