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基于深度学习和ArcMap的路面病害智能综合检测方法

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江苏大学学报（自然科学版） 2023年第4期44卷 490-496页

作者：韩豫张萌李宇宏顾盛江苏大学土木工程与力学学院江苏镇江212013 昆山市建设工程质量检测中心江苏昆山215337

为了提升路面病害检测效率,实现路面病害检测结果的可视化显示,结合深度学习技术和ArcMap地理信息系统,设计一种适用于沥青路面的路面病害智能综合检测方法.该检测方法首先利用基于视觉几何组(visual geometry group, VGG)模型的卷积神... 详细信息

为了提升路面病害检测效率,实现路面病害检测结果的可视化显示,结合深度学习技术和ArcMap地理信息系统,设计一种适用于沥青路面的路面病害智能综合检测方法.该检测方法首先利用基于视觉几何组(visual geometry group, VGG)模型的卷积神经网络进行路面图像分类,再利用基于单步多框检测(single shot MultiBox detector, SSD)模型的目标检测网络实现路面病害识别,最后利用ArcMap地理信息系统生成道路健康地图.测试结果表明:基于VGG-16模型的路面图像分类准确率为94.60%,能够判别正常路面和病害路面;基于SSD模型的路面病害识别平均精确度为87.36%,能够有效识别坑槽、松散、车辙、裂缝、泛油和修补等6类病害类型;基于ArcMap系统的道路健康地图能够实现病害定位与结果显现.

关键词：路面病害可视化检测卷积神经网络目标检测网络地理信息系统

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基于深度学习的路面病害检测与时空追溯方法

长安大学学报（自然科学版） 2022年第6期42卷 53-65页

作者：李亦舜刘成龙曹静李峰杜豫川同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 上海城市基础设施更新工程技术研究中心上海200032 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

为了在路面正常服役状态下建立对单个病害的连续跟踪与劣化分析,提出一种路面病害时空追溯方法,将高频更新的病害巡查数据建立时空关联,搭建病害级别的劣化状态连续跟踪。首先介绍了计算机视觉算法,实现了依据图像数据进行6类路面病害... 详细信息

为了在路面正常服役状态下建立对单个病害的连续跟踪与劣化分析,提出一种路面病害时空追溯方法,将高频更新的病害巡查数据建立时空关联,搭建病害级别的劣化状态连续跟踪。首先介绍了计算机视觉算法,实现了依据图像数据进行6类路面病害的识别与车道级定位,然后引入了“场景-方位-特征”的三级病害匹配架构实现不同时间采集病害的连续跟踪。具体包括基于改进的具有噪声基于密度的聚类方法(DBSCAN)实现空间场景聚类,基于K近邻(K-means)聚类的方向角分类以区分上下行采集数据,以及基于尺度不变特征转换(SIFT)特征匹配网络实现单个病害的匹配。为验证以上方法,累积了港珠澳大桥、东海大桥等桥隧道路人工标注病害图像7000余张,用其训练了病害检测算法,并利用上海市S32高速公路(上海—嘉兴—湖州)高频巡检数据进行衰变跟踪验证,数据包含双向160 km高速路为期1个月的每日巡检数据,通过定义组内最大距离、组间最小距离以及方位角分布差异等指标以评价匹配方法,并用其验证了上述匹配跟踪框架的有效性。研究结果表明:该方法的病害匹配成功率达84.74%。在大雨的作用下路面病害的劣化周期最短只要48 h。除此以外,所提出的方法还可用于路侧安全设施、标志标牌的损坏评估与状态跟踪,助力交通基础设施服役性能退化状态的精准评估。

关键词：道路工程病害匹配跟踪深度学习路面病害路面劣化规律

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水泥混凝土路面病害的防治与养护技术

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2022年第5期 0069-0072页

作者：黄璇谢海冬抚州市公路事业发展中心直属分中心江西抚州344000 抚州市公路事业发展中心乐安分中心江西乐安344300

在水泥混凝土路面养护工程中,为解决路面病害问题回复路面通行能力。本文以路面养护技术为研究对象,在分析水泥混凝土路面常见病害问题的基础上,指出了水泥混凝土路面病害产生的原因,主要包括:施工前造成病害的原因、施工过程造成病害... 详细信息

在水泥混凝土路面养护工程中,为解决路面病害问题回复路面通行能力。本文以路面养护技术为研究对象,在分析水泥混凝土路面常见病害问题的基础上,指出了水泥混凝土路面病害产生的原因,主要包括:施工前造成病害的原因、施工过程造成病害的原因、路面使用过程中造成的病害原因等,最后对水泥混凝土路面病害的防治措施以及养护方法详细探讨。

关键词：水泥混凝土路面病害养护技术

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道桥施工中路面病害分析和维护技术

中国科技期刊数据库工业A 2023年第3期 0109-0112页

作者：王龙辉王成强王学兵杭州良渚新城交通投资有限公司浙江杭州311113

随着城市化进程的加快和人口的增长,道路交通成为城市发展和社会经济发展的重要基础设施之一。在道路交通中,道路桥梁作为连接城市的重要节点,其重要性不言而喻。随着车辆数量的增加和交通量的不断增长,道路桥梁的使用频率也越来越高,... 详细信息

随着城市化进程的加快和人口的增长,道路交通成为城市发展和社会经济发展的重要基础设施之一。在道路交通中,道路桥梁作为连接城市的重要节点,其重要性不言而喻。随着车辆数量的增加和交通量的不断增长,道路桥梁的使用频率也越来越高,其耐久性和稳定性成为关注的重点。而路面病害作为道路桥梁使用过程中不可避免的问题,对交通运输和行车安全造成了很大的影响。因此,研究道桥施工中路面病害的成因和特点,对于保障城市交通安全,促进社会经济发展具有重要意义。

关键词：道桥施工路面病害成因分析维护技术

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高速公路路面病害无损检测与养护技术探析

交通世界 2024年第4期 73-75,79页

作者：李明珊唐山交通建设工程监理咨询有限责任公司河北唐山063000

探地雷达无损检测技术是在不破坏公路内部结构的前提下检测路面病害的一种检测技术,具备检测效率高、准确性高的应用优势,能够为公路路面养护提供病害检测数据支持。基于此,依托某高速公路工程,分析探地雷达无损检测技术在裂缝、沉陷、... 详细信息

探地雷达无损检测技术是在不破坏公路内部结构的前提下检测路面病害的一种检测技术,具备检测效率高、准确性高的应用优势,能够为公路路面养护提供病害检测数据支持。基于此,依托某高速公路工程,分析探地雷达无损检测技术在裂缝、沉陷、坑槽、车辙等病害检测中的应用,针对不同病害采取相应的处理措施,从而保证公路路面使用寿命。

关键词：路面病害无损检测预防性养护

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路面病害智能识别和养护管理系统应用

交通与运输 2021年第5期37卷 39-43页

作者：唐咸燕上海浦公检测技术股份有限公司上海201200

为提高路面病害的识别效率和养护管理的工作的针对性,研究采用卷积神经网络智能算法训练巡检车采集的道路视频图像,有效识别裂缝、坑槽、龟裂、破碎、修补等多种道路病害类型;分析病害养护管理系统,包括路面病害GIS可视化,病害上报、审... 详细信息

为提高路面病害的识别效率和养护管理的工作的针对性,研究采用卷积神经网络智能算法训练巡检车采集的道路视频图像,有效识别裂缝、坑槽、龟裂、破碎、修补等多种道路病害类型;分析病害养护管理系统,包括路面病害GIS可视化,病害上报、审核、派单、接收、养护、验收等养护考核功能,实现道路病害识别的全流程闭环管理。以某地区城市道路养护管理为例,建立道路病害智能识别和养护管理信息系统,为养护管理部门便捷、高效、有针对性地开展日常养护管理工作提供了技术支持。

关键词：路面病害智能识别卷积神经网络病害养护管理系统

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高速公路路面病害形成机理及维修技术研究

中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2024年第5期 0041-0043页

作者：赵科中铁十二局集团第四工程有限公司陕西西安710016

作为国家交通网络的核心部分,高速公路的安全性和流畅性对经济增长和社会进步起到了决定性的作用。但是高速公路路面往往会由于诸多因素而产生病害,从而影响交通效率与安全。文章首先对高速公路给交通带来的影响进行分析,然后深入探究... 详细信息

作为国家交通网络的核心部分,高速公路的安全性和流畅性对经济增长和社会进步起到了决定性的作用。但是高速公路路面往往会由于诸多因素而产生病害,从而影响交通效率与安全。文章首先对高速公路给交通带来的影响进行分析,然后深入探究路面病害产生的原因,主要有荷载作用和温度变化,材料老化和化学反应、水文地质条件及环境侵蚀和施工质量及养护不当的影响。进一步对传统与现代的高速公路路面维修技术进行总结。其目的是为高速公路路面的养护提供理论依据与技术参考。

关键词：高速公路路面病害荷载作用

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神经网络与多尺度融合的路面病害检测系统

神经网络与多尺度融合的路面病害检测系统

作者：张齐彦长春大学

学位级别：硕士

高速公路是维系国家交通运输的重要命脉,在国家发展中有着重要作用。高速公路的定期检测是保养维护过程中的第一步,传统的利用人眼进行路面病害的检测方法具有劳动强度大、耗时长的缺点。而随着图像处理技术的进步,多种多样的检测系统... 详细信息

高速公路是维系国家交通运输的重要命脉,在国家发展中有着重要作用。高速公路的定期检测是保养维护过程中的第一步,传统的利用人眼进行路面病害的检测方法具有劳动强度大、耗时长的缺点。而随着图像处理技术的进步,多种多样的检测系统被开发出来,不断向自动化智能化方向发展。但现有的检测策略普遍摆脱不了硬件要求高的缺点,而且普遍利用的是数据标签的形式进行分割,导致数据集的训练时间较长。因此本文提出了一种基于神经网络与多尺度融合算法的新型路面病害检测系统。本文基于病害图像的直方图作线性变换和均衡化处理以增强灰度特征,利用非下采样轮廓波变换将图像分为高低频子带分别处理,利用Sigmoid函数对细节特征进行增强,不使用传统特征提取算法中常用的一般去噪滤波,有效降低了运行时间,同时构造相应的自适应阶数调整模型与边缘提取算法以得到二值化的特征图像,相较于区域生长、分水岭等传统方法具有速度快的优点。同时在二值化卷积神经网络的基础上构造了特征分类系统,利用多种数据库在Matlab平台上进行了仿真模拟,得到了准确度为90.11%的分类模型,并设计路面损坏率(DR)和路面破损状况指数(PCI)进行测量的方法。

关键词：非下采样轮廓波变换神经网络路面病害

浅析市政道路沥青混凝土路面病害与检测技术分析

同方学位论文库评论

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中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2023年第8期 0109-0111页

作者：吴芳明杭州捷力检测技术有限公司浙江杭州310000

在我国的市政道路建设中,沥青混凝土路面是比较常见的一种路面形式,具有施工工艺简单、造价低廉等优点,在市政道路建设中得到了广泛的应用。随着我国城市化进程的不断加快,城市交通问题逐渐成为人们关注的焦点,而在沥青混凝土路面上行... 详细信息

在我国的市政道路建设中,沥青混凝土路面是比较常见的一种路面形式,具有施工工艺简单、造价低廉等优点,在市政道路建设中得到了广泛的应用。随着我国城市化进程的不断加快,城市交通问题逐渐成为人们关注的焦点,而在沥青混凝土路面上行驶的车辆是一种典型的重载交通,这就对路面性能提出了更高的要求。因此,本文从市政道路沥青混凝土路面常见病害入手,对其形成原因进行了分析,并在此基础上探讨了市政道路沥青混凝土路面病害检测技术。

关键词：市政道路沥青混凝土路面病害检测技术