基于分区域多尺度分析的路面裂缝检测算法(精)

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基于多尺度布朗运动模型的路面破损检测

ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｏｓｏｐｔｎｉｒｎｐｌｔｎ计算机工程与应用ｅｅｎｃｉ
基于多尺度布朗运动模型的路面破损检测
胡勇，赵春霞，郭志波
ＨＵＹｏｇ，ｎＺＨＡＯＣｈｎｉＧＵＯＺｈ～ｂｕ —ｘａ，ｉｏ
ｓａｅｆｆａａＢｒｗｎｏｉｎｃｌｏｒｃｔｌｏｍｔｏｃｈｒｃｅｖｔｒｔｄｓｒｂｉａｅａａｔｒｅｃｏｏｅｃｉｅｍｇｂｌｃａａｏｋｎｄｋ－ｅｎｃｕｔｒｎａｄｏｉｍｅｃｎｓｍａｓｌｓｅｇｎｖｔｎｇｉｈａｉｍａｅｒｕｓｄｅ
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Ｅｎｉｅｒｎｎｐｉａｉｎｓ２０．４３：３－３．ｇｎｅｉｇａｄＡｐｌｔｃｏ．０８４（）２４２５

基于快速扩散算法的精细化路面裂纹检测算法

基于快速扩散算法的精细化路面裂纹检测算法
孟凡林
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2016(000)003
【摘要】基于数字图像处理的裂纹检测算法已经突破传统方法的范围限制,很多算法能够很好地处理路面裂纹检测,文章基于算法的优缺点提出了一种精细化裂纹检测算法,首先使用多尺度脊边缘检测进行粗标记,然后利用形态学特征选取端点作为种子点,之后用最小生成树算法生成各点连接关系,最终使用快速行进扩散算法完成邻接点之间的连接.
【总页数】2页(P80-81)
【作者】孟凡林
【作者单位】长安大学,陕西西安710016
【正文语种】中文
【中图分类】U418.6
【相关文献】
1.基于人工种群和Agent的路面裂纹检测算法 [J], 张洪光;王祁
2.基于改进扩散偏微分方程的路面裂纹病害检测 [J], 郑大钊
3.基于渗透算法和改进型OPTA的裂纹检测算法 [J], 宋强;林国营;马敬奇;吴亮生;何峰
4.一种快速的玻璃瓶口裂纹检测算法 [J], 丁挺;丁晓丹;范洪达
5.基于结构特征的路面裂纹病害检测算法 [J], 王刚;王娟;王德华;张志峰;肖亮
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基于多特征的路面裂缝目标提取方法

基于多特征的路面裂缝目标提取方法姜吉荣;陈小惠【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2016(026)005【摘要】根据路面裂缝图像受到各种环境的干扰,从实用角度出发,提出了结合局部灰度特征、局部相异度特征和局部方向特征的裂缝目标提取算法.首先以数量统计值对裂缝目标和背景粗划分,对粗划分后裂缝目标计算其灰度特征,结合当前点相异度特征并计算自适应阈值得到裂缝信息.但由于裂缝存在空洞点和断裂点,弥补方法是判断当前点邻域内非零像素点数,符合条件下再计算窗口内非零像素点与当前点的斜率,对角度进行投票,提取局部方向特征描述.最后结合多结构元素形态学去噪算子,去除孤立噪声.与最大类间方差法和基于传统特征的分割算法进行了对比,实验表明文中方法能够较为完整、连续地提取路面裂缝目标.%A practical method for pavement crack object extraction based on Local Gray Feature ( LGF ) , Local Dissimilarity Feature ( LDF) and Local Orientation Feature ( LOF) is proposed,aiming at extracting crack targets in various complex conditions. Firstly,rough division of crack target and background is done by the count statistics and gray feature is computed as LGF description,LGF-LDF feature is obtained for the crack basic information with adaptivethresholds,combined with the current point dissimilarity feature. To fill void and breaking points and to enhance computing efficiency, the number of non-zero pixels in the neighbor of the processing pixel point is judged and the orientation of the non-zero point and the processing pointis computed to vote for the angle and the local orientation fea-ture description is extracted. The morphological filter operators are utilized combing with multi-structure elements to eliminate isolated noises. The experiment results show that the method proposed achieves a better performance in extracting the crack targets than both Otsu and algorithm based on traditional features.【总页数】6页(P173-178)【作者】姜吉荣;陈小惠【作者单位】南京邮电大学自动化学院,江苏南京 210023;南京邮电大学自动化学院,江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于空域方格模板的水泥刻槽路面裂缝提取方法 [J], 英红;吴倩;刘杨2.基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测 [J], 张玉雪;唐振民;钱彬;徐威3.基于改进的局部阈值分割的阴影路面裂缝提取方法 [J], 刘晟4.基于多特征检验的三维沥青路面裂缝检测 [J], 邱延峻; 王国龙; 阳恩慧; 余孝丽; 王郴平5.基于多特征流形学习和矩阵分解的路面裂缝检测 [J], 钱彬;唐振民;沈肖波;郭剑辉;吕建勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种新的路面裂缝自动检测算法

一种新的路面裂缝自动检测算法
高尚兵;颉正;潘志庚;覃方哲;李锐
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2017(29)9
【摘要】实际路面图像因噪声成分复杂、覆盖面广,给检测裂缝造成难度。

针对路面病害中裂缝图像自身的特征,提出了一种裂缝自动检测算法。

该算法首先使用灰度矫正和滤波处理对裂缝图像进行预处理,然后结合最大类间方差法和Canny算子对病害图像进行边缘检测,再基于裂缝图像中裂缝的最大连通性提出了一种检测定位和精确分割算法,最后利用卷积神经网络算法对路面裂缝分类识别。

实验结果表明,该方法在路面裂缝检测效率上具有更大的优势,而且对于不同类型的裂缝图像都具有鲁棒性。

【总页数】7页(P2009-2015)
【作者】高尚兵;颉正;潘志庚;覃方哲;李锐
【作者单位】淮阴工学院计算机与软件工程学院;杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于三维虚拟路面的裂缝自动检测算法
2.一种新的布匹瑕疵图像自动检测算法
3.一种自动检测棋盘角点的新算法
4.沥青路面裂缝自动检测算法
5.一种自动检测水准测量资料中点位突跳的新算法
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基于多尺度特征融合网络的路面裂缝分割方法研究

2097-3012(2023)03-0425-06 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报收稿日期: 2023-02-16；修订日期: 2023-09-30作者简介: 李朝勇，研究方向为核电工程项目建设、民用工程建设及维修治理等。

E-mail:***************基于多尺度特征融合网络的路面裂缝分割方法研究李朝勇，张成，韦海丹广西防城港核电有限公司，防城港 538001摘要：针对路面缺陷检测设备采集到的路面影像中裂缝像素数占比较小，而现有深度学习的语义分割网络难以分割图像中小目标的问题，本文提出了一种融合了多尺度特征信息的编解码结构语义分割网络模型。

首先，在经典编解码结构分割网络U-Net (u-shaped network)的基础上，将编码结构中不同层级的特征图分别与解码结构中的特征图越级融合；其次，在网络的误差反向传播过程中选择适用于小目标物体分割的损失函数Focal Loss ；最后，在CrackForest 数据集上对本文方法和常用四种模型进行了对比分析。

结果表明，改进的U-Net 模型在交并比、F1分数两种综合评价指标上的表现均要优于其他模型，且在细小裂缝的分割结果上提升更为明显。

这说明本研究能够为路面影像中裂缝分割任务提供技术参考。

关键词：路面裂缝分割；改进的U-Net ；多尺度特征融合；Focal Loss引用格式：李朝勇, 张成, 韦海丹. 2023. 基于多尺度特征融合网络的路面裂缝分割方法研究. 时空信息学报, 30(3): 425-430Li C Y , Zhang C, Wei H D. 2023. Research on road crack segmentation method based on multi-scale feature fusion network. Journal of Spatio-temporal Information, 30(3): 425-430, doi: 10.20117/j.jsti.2023030151 引言道路安全问题至关重要，路面裂缝是威胁道路安全的重要因素之一（翁飘等，2019）。

《基于深度学习的路面裂缝提取关键技术研究》范文

《基于深度学习的路面裂缝提取关键技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习算法在计算机视觉领域的应用逐渐增多。

在道路检测与维护中，路面裂缝的检测是一项重要且复杂的任务。

传统方法多依赖人工观测与简单图像处理技术，难以准确有效地完成这一任务。

近年来，基于深度学习的技术为路面裂缝的提取与识别提供了新的思路与方法。

本文旨在探讨基于深度学习的路面裂缝提取关键技术的研究。

二、路面裂缝提取的背景与意义道路作为城市基础设施的重要组成部分，其维护保养对交通安全、道路使用寿命等具有重要意义。

然而，路面裂缝是道路常见的病害之一，其早期发现与及时修复对保障道路安全至关重要。

传统的路面裂缝检测方法主要依赖人工观测，效率低下且易受人为因素影响。

因此，研究基于深度学习的路面裂缝提取技术，对于提高道路检测的自动化程度、准确性以及效率具有重要意义。

三、深度学习在路面裂缝提取中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从大量数据中自动提取特征，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。

在路面裂缝提取中，深度学习算法可以通过训练大量包含路面图像的数据集，学习到裂缝的特征，从而实现裂缝的自动提取与识别。

四、关键技术研究1. 数据集构建高质量的数据集是深度学习算法训练的基础。

针对路面裂缝提取任务，需要构建包含大量带有裂缝标签的图像数据集。

数据集的构建包括数据采集、预处理、标注等步骤。

为了提高算法的泛化能力，还需要考虑数据集的多样性。

2. 模型选择与优化选择合适的深度学习模型是路面裂缝提取的关键。

常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

针对路面裂缝提取任务，需要选择或设计适合的模型结构，并通过优化算法提高模型的性能。

3. 特征提取与表示深度学习通过自动提取图像中的特征，实现图像的分类、识别等任务。

在路面裂缝提取中，需要从图像中提取出与裂缝相关的特征，如形状、纹理、颜色等。

这些特征将用于后续的裂缝识别与分类。

基于多图像与多分辨率的路面裂缝检测方法

ＷＡＮＧＸｉａｏ－ｍｉｎｇ，ＦＥＮＧＸｉｎ，ＤＡＮＧＪｉａｎ－ｗｕ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖ．ｏｆＴｅｅｋ，Ｉｍｎｚｈｏｕ７３００５０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏＩｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｅ一
ｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩｍｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｌ￣ｎｚｈｏｕ７３００７：Ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｐａｖｅｍｅｎｔｉｍａｇｅａｎｄｔｈｅｆｅｅｂｌｅｎｅｓｓｏｆｃｒａｃｋｓｉｇｎａｌｉｎｐａｖｅｍｅｎｔｍａｋｅｉｔｓ
摘要：路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难，为此提出一种基于多图像和多分辨率的路面裂缝检测方法．首先，在数据采集上，本文使用双摄像机对同一段路面于不同角度进行数据采集，光源分别使用定向光源和自然光源进行测试．其次，在裂缝检测上，使用金字塔变换对图像进行多尺度分解，再将每个尺度的分解图像阈值处理后重建为类梯度（ｇｒａｄｉｅｎｔ－ｌｉｋｅ）图像，然后使用分水岭算法对类梯度图像进行分割，得到细化后的检测图像．最后，将同一块路面的两张检测图像进行融合，得到最终的检测图像．经试验证明，融合后

基于方向特征及引力模型的路面裂缝检测(精)

( a) ) 端点 ; ( b) ) 内部点 ; ( c) ) 内部点 ; ( d) ) 内部点#
用修正迭代阈值法得到的二值图像 , 经形态学运算后得到一幅单像素边缘图像#在单像素边缘图像中 , 存在面积较大的长裂缝线、面积较小的短裂缝线及噪斑边缘线#相比短裂缝线 , 噪斑边缘是随机且离散的, 其附近很少有其他边缘# 基于此, 可设定噪斑边缘线的判定条件: 面积小于 A 1 ; 以此区域质心为中心 , 以 R 为半径的圆形域中没有其他面积大于 A 2 ( A 1 < A 2 ) 的区域#通过该方法可以将大部分伪裂缝区域去除, 图 2 给出了噪斑去除后的效果图#
[ 5] [ 3] [ 1]
性, 在进行特征提取时引入了大量非裂缝冗余信息, 裂缝信息被弱化#对具有斑块纹理的路面图像而言 , 检测出的裂缝或者不连续, 或者噪斑、伪裂缝区域过多, 无法满足公路质检的要求# 针对上述问题 , 本文充分考虑路表裂缝走向的局部过渡性和延伸性 , 引入了反映裂缝线型特征的方向因子及方向导数区分度, 建立了基于物理学原理的边缘线引力模型#最终提出了一种新的裂缝延伸与连接检测算法#实验表明 , 本文方法
、统计滤波法
[ 6]
[ 4]
、多尺度分析
法及细胞单元格法等#以上算法本质均为基于全局特性的算法, 没有考虑裂缝走向的局部特
收稿日期 : 2011- 06- 14 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 60874103) ; 国家青年科学基金资助项目 ( 61005032 ) ; 辽宁省自然科学基金资助项目 ( 20102062) ; 沈阳市科技计划项目 ( F10- 147- 9- 00) # 作者简介 : 吴成东 ( 1960- ) , 男 , 辽宁大连人 , 东北大学教授 , 博士生导师#

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㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－３０２６．２０１４．０５．００４
基于分区域多尺度分析的路面裂缝检测算法
卢紫微，吴成东，陈东岳，商世博
（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳㊀１１０８１９）
摘㊀㊀㊀要：为了提高高速公路路面裂缝检测的准确性，提出一种基于分区域多尺度分析的新型路面缺陷检测算法，从图像的不同尺度上提取裂缝及其周围不同区域的灰度、熵和纹理特征分布信息，获得蕴含方向走势和弯曲程度等参数的特征向量，通过支持向量机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的学习并对所得特征向量进行判断，检测出裂缝点所在位置．实验结果表明，算法与其他路面裂缝检测算法相比，有效地提高了检测的抗噪性、通用性以及准确性，达到了理想的裂缝检测效果，满足公路质检的要求．关㊀键㊀词：裂缝检测；分区域；多尺度；方向走势；弯曲程度中图分类号：ＴＰ３９１㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：１００５－３０２６（２０１４）０５－０６２２－０４
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８１９，Ｃｈｉｎａ．Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ：ＬＵＺｉｗｅｉ，Ｅｍａｉｌ：ｌｕｚｉｗｅｉ５３０＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ）ａｕｔｈｏｒ
第３５卷第５期２０１４年５月
东北大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）
Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．５Ｍａｙ２０１４
ＰａｖｅｍｅｎｔＣｒａｃｋＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｕｂｒｅｇｉｏｎａｎｄＭｕｌｔｉｓｃａｌｅＡｎａｌｙｓｉｓ
ＬＵＺｉｗｅｉ，ＷＵＣｈｅｎｇｄｏｎｇ，ＣＨＥＮＤｏｎｇｙｕｅ，ＳＨＡＮＧＳ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｈｉｇｈｗａｙｐａｖｅｍｅｎｔｃｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｅｗｔｙｐｅｏｆｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｓｕｂｒｅｇｉｏｎａｎｄｍｕｌｔｉｓｃａｌｅａｎａｌｙｓｉｓ．Ｇｒａｙ，ｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｎｃｒａｃｋｓａｎｄｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇａｒｅａｓｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃａｌｅｓｏｆｉｍａｇｅｓ．Ｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｔｒｅｎｄａｎｄｂｅｎｄｉｎｇｄｅｇｒｅｅｗｅｒｅａｃｑｕｉｒｅｄ，ａｎｄｔｈｅｃｒａｃｋｌｏｃａｔｉｏｎｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｌｅａｒｎｉｎｇｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ａｎｄｊｕｄｇｉｎｇｔｈｅｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｔｏｎｏｉｓｅ，ｖｅｒｓａｔｉｌｉｔｙａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｗｅｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｂｙｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｔｏｔｈｅｏｔｈｅｒｐａｖｅｍｅｎｔｃｒａｃｋｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｉｄｅａｌｃｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｗａｓａｃｈｉｅｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｈｉｇｈｗａｙｑｕａｌｉｔｙｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｗｅｒｅｍｅｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｓｕｂｒｅｇｉｏｎ；ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ；ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｔｒｅｎｄ；ｂｅｎｄｉｎｇｄｅｇｒｅｅ㊀㊀随着高速公路的不断建设，对道路养护及其病害检测方法的研究逐渐受到重视．路面的情况复杂多样，一般的人力检测资源消耗严重、时效性低，可靠性差，这使得计算机自动检测公路路面病害的技术成为该领域的研究热点之一．目前路面裂缝检测的方法按照特征提取方法的不同，可以分为点特征、线特征、纹理特征和变点特征方法的代表性工作换域特征等几类方法．［１］有邹勤等提出的基于目标点最小生成树的检２］提出的基于图像三维地形模型测方法；唐磊等［