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發(fā)布時(shí)間：2023-10-17 19:37:00 作者：知網(wǎng)小編 來源：m.ld2008.cn
隨著我國(guó)道路建設(shè)的快速發(fā)展,道路檢查及養(yǎng)護(hù)工作也日益繁重。 裂縫檢測(cè)是道路養(yǎng)護(hù)工作中的重要環(huán)節(jié),在裂縫初期對(duì)其進(jìn)行及時(shí)有效的檢測(cè)維護(hù)措施,可以避免道路結(jié)構(gòu)的損壞及交通事故的發(fā)生。 目前,傳統(tǒng)的道路裂縫檢測(cè)工作以人工檢測(cè)方式為主,效率低下,耗時(shí)較長(zhǎng)且檢測(cè)精度低,及時(shí)準(zhǔn)確的公路病害檢測(cè)已經(jīng)成為我國(guó)公路維修和養(yǎng)護(hù)管理的重要研究課題。 難以滿足當(dāng)下道路發(fā)展的需求。 來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已取得顯著成果,在交通及工業(yè)生產(chǎn)等場(chǎng)景中具有廣泛應(yīng)用,基于嵌入式設(shè)備、智能手機(jī)、FPGA、云端等深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的部署開發(fā)也在逐漸發(fā)展,為基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能化道路裂縫檢測(cè)系統(tǒng)提供了可能。
來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已取得顯著成果,在交通及工業(yè)生產(chǎn)等場(chǎng)景中具有廣泛應(yīng)用,基于嵌入式設(shè)備、智能手機(jī)、FPGA、云端等深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的部署開發(fā)也在逐漸發(fā)展,為基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能化道路裂縫檢測(cè)系統(tǒng)提供了可能。 本文主要基于YOLOV5深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)道路的病害進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。
對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，在時(shí)間效率上有極其顯著的優(yōu)勢(shì)。 因此，將CNN 用在道路路面裂縫識(shí)別檢測(cè)方面，通過使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，可以解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型在訓(xùn)練識(shí)別上耗時(shí)等問題，還可以提高識(shí)別精度和檢測(cè)效 率。 由于深度學(xué)習(xí)具有優(yōu)良的泛化能力和魯棒性，目前國(guó)內(nèi)外已將該方法應(yīng)用到土 木結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)。
國(guó)內(nèi)外路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)的 優(yōu)點(diǎn)主要有：相對(duì)于傳統(tǒng)的人工檢測(cè)大大提高了檢查效率；采用移動(dòng)車輛來獲 取圖像信息，方便實(shí)用；引入圖像處理技術(shù)來對(duì)圖像進(jìn)行處理，使得目標(biāo)更易識(shí)別；部分采用照明設(shè)備，增加圖像的清度；手持檢測(cè)設(shè)備方便攜帶，信息采集 準(zhǔn)確，成本低，方便操作和適用性較強(qiáng)等。 但是，目前國(guó)內(nèi)外路面檢測(cè)系統(tǒng)也有一些較嚴(yán)重的缺陷：車載設(shè)備造價(jià)昂貴， 且維護(hù)成本大。
