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基于SSD的路面破损检测方法研究

基于SSD的路面破损检测方法研究

作者：杨婧武汉理工大学

学位级别：硕士

随着公路类基础设施投资体量的逐年上升,公路里程数不断增加,这对公路养护提出了更高的要求。路面破损检测是道路检测的重要内容,也是公路养护部门进行科学决策的基础。基于传统的人工检测方式因成本高、受决策主观性影响且效率低而无... 详细信息

随着公路类基础设施投资体量的逐年上升,公路里程数不断增加,这对公路养护提出了更高的要求。路面破损检测是道路检测的重要内容,也是公路养护部门进行科学决策的基础。基于传统的人工检测方式因成本高、受决策主观性影响且效率低而无法适应公路发展的需求,路面破损自动化检测的方法成为研究的关键。但由于路面图像存在道路纹理变化、污渍遮挡、光照和小目标破损等因素影响,近年来提出的路面破损自动检测算法一般难以适应复杂多变的实际路面环境,多存在检测精度较低或不能满足实时性的问题,因此仍需进行改进和优化。针对以上问题,本文在分析现有文献的基础上,对基于深度学习的路面破损检测算法进行深入研究。本文的主要研究工作如下:（1）研究了深度学习算法基本原理,对单次多盒检测器（Single Shot Multi Box Detector,SSD）的目标检测模型进行了深入研究,选取SSD作为路面破损图像目标检测模型。为了降低过拟合的风险、提高模型的泛化能力,采用随机擦除的数据增强方法,生成不同遮挡水平的训练图像,使模型对路面阴影和污渍遮挡等复杂环境条件更具鲁棒性。（2）针对SSD网络对路面破损图像中小目标检测效果不佳的问题,提出了基于特征金字塔模型的路面破损检测改进算法,优化了多尺度破损目标检测性能。该方法首先基于特征金字塔网络结构对SSD网络进行高低特征层的融合,以获取强语义的多尺度特征图层次结构,便于后续对于破损目标的位置回归和类别分类的检测;然后融合无锚的思想,有效地将基于锚的方法与无锚方法相结合,改进了人为设计锚点位置的检测情况。此外,损失函数采用IOU函数,将检测的路面破损回归位置变量作为一个整体进行联合回归。（3）针对路面破损检测中主干网络对图像特征提取能力不足导致检测精度不高的问题,在研究工作（2）的基础上,设计了一种融合感受野模块（Receptive Field Block,RFB）的路面破损检测改进算法。通过引入RFB,在Inception的基础上加入了空洞卷积层,有效增大感受野,从而提高路面破损检测网络的特征提取能力,在保证检测速度的同时进一步提高路面破损的检测精度。

关键词：路面破损检测 SSD 特征金字塔锚点感受野

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复杂干扰条件下沥青路面破损检测算法研究

复杂干扰条件下沥青路面破损检测算法研究

作者：肖铭扬大连海事大学

学位级别：硕士

伴随社会的不断发展,高速里程数不断增长,道路管理与维护的需求也日益增长,若不及时对路面破损进行处理,路面破损与自然灾害相互作用形成恶性循环,威胁人们的行车安全。传统的人工检测效率低、检测速度慢、误差较大。由于路面中存在的... 详细信息

伴随社会的不断发展,高速里程数不断增长,道路管理与维护的需求也日益增长,若不及时对路面破损进行处理,路面破损与自然灾害相互作用形成恶性循环,威胁人们的行车安全。传统的人工检测效率低、检测速度慢、误差较大。由于路面中存在的诸多干扰,现有的路面图像处理算法误检较多,难以运用到实际的路面检测。根据实际路面破损检测中存在的多种挑战,本文研究了一种用于解决复杂干扰条件下的路面破损检测算法。该算法有效减弱了路面图像光影分布不均的影响,去除了路面破损周围存在的诸多干扰。本文的主要研究内容如下:1)基于模板提取的路面匀光算法由于图片采集设备的原因,拍摄的图片通常存在纵向明暗相间的条纹,不利于裂缝全局特征的提取,阴影遮挡也给图片检测带来一定的干扰。因此本文给出了一种基于模板提取的路面匀光算法,图像匀光矫正后基本消除了光栅和阴影遮挡的问题,对比其他算法明显降低了图像信息熵值与图像对比度,提升了光照的均一性,有利于后续检测算法处理图像。2)基于多滤波器协同的破损边界检测算法针对裂缝在低对比度的情况下难以检测的问题,本文设计了一种基于多滤波器协同的破损边界检测算法,引入前向滤波器和后向滤波器协同检测,增强裂缝分叉处的响应;融合不同偏移距离的最大响应值,提升了算法的检测率。在CFD数据集和AigleRN数据集中,准确率分别达到了94.84%、90.96%,性能均优于对比算法。3)基于上下文特征的干扰判别算法实际路况复杂多样,存在诸多干扰。干扰物与裂缝灰度形态特征相近,但仍存在一定程度上的差异,因此本文提出了一种基于上下文特征的干扰判别算法。首先通过提取区域强响应值密度与区域灰度均值等信息去除黑斑干扰;其次由于路面标识线具有较强的灰度阶跃特性,故提取连通域两侧的灰度差值特征判别路面标识线;最后通过提取破损二值图中的邻域标准差,定位投影中心,从而判断是否存在车辙干扰。该算法能够有效判别并去除干扰,保留了真实裂缝,提升了输出结果的召回率。4)基于多特征融合的破损类型判定算法为了及时对路面进行病害评估和分析,本文设计了一种分类算法以分辨出不同路面破损类型。首先提取破损二值图投影特征与几何形状特征,将破损粗分类为线性裂缝与网状裂缝;定位中心破损区域,计算区域内破损分布密度与碎块数量,判别龟裂与块状裂缝;最后结合平均裂缝宽度和碎块分布特征,综合评分给出破损类型和破损程度。实验结果表明,在DMU-Crack数据集中,本文算法在保留真实破损的同时,有效去除了路面干扰物,并在CFD数据集和AigleRN数据集中取得了良好的检测效果,F-measure分别达到了91.05%、88.58%。

关键词：路面破损检测模板提取协同检测路面干扰多特征融合

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基于深度学习的路面破损检测研究及应用

基于深度学习的路面破损检测研究及应用

作者：王琨武汉理工大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展和人们生活水平的提高,公路客货运量大大增加,而道路一旦出现各种病害,将降低其使用安全性,并影响道路交通安全,因此需要实时检测路面病害。传统的道路破损检测大多都是手动执行的,然而随着道路网络和交通流量的不断... 详细信息

随着经济的快速发展和人们生活水平的提高,公路客货运量大大增加,而道路一旦出现各种病害,将降低其使用安全性,并影响道路交通安全,因此需要实时检测路面病害。传统的道路破损检测大多都是手动执行的,然而随着道路网络和交通流量的不断增加,这种耗时的方法不再实用,此外手动检测也受到决策主观性的严重影响。相比之下,经过严格设计和验证的半自动化和自动化路面检测系统能够准确、快速的检测路面病害并消除主观性影响。然而,由于照明条件、道路纹理和其他环境条件复杂多变,半自动化和自动化检测算法在准确性和实时性方面尚未取得很大成功,路面破损检测仍然是一个非常有挑战的任务。本文针对实际路面破损检测的准确性和实时性要求,对基于深度学习的路面破损检测算法进行深入研究。本文主要的工作如下:(1)目前路面破损检测大多都是针对裂缝类或松散类(坑槽)研究,从实际应用来看,由于没有覆盖所有的破损类型,道路管理者很难将这些研究直接应用于实际。因此本文在大量收集和采集数据的基础上增加现有路面破损检测的识别类型,使用Faster R-CNN算法对8类常见路面破损进行检测识别。(2)针对路面破损检测任务,对Faster R-CNN算法的RPN网络进行优化,通过优化区域抽样,保留小的候选区域等提高检测精度,同时在优化的基础上,通过实验得出最优适用参数。(3)针对实际检测中的实时性要求,分析模型的计算量,通过将通道剪枝和低阶因子分解相结合的方法对特征网络VGG-16进行模型压缩实现加速,并在检测精度不下降的情况下提高检测效率。(4)设计并实现与多功能路面检测车相结合的路面破损检测软件系统。软件系统包括对实时视频、本地图片、数据统计和查询模块以及交互界面的设计与实现,并在此基础上完成软件系统的最终开发和调试。

关键词：路面破损检测深度学习 Faster R-CNN VGG-16 模型压缩

基于Cascade R-CNN的路面破损检测方法研究

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基于Cascade R-CNN的路面破损检测方法研究

作者：沈霆盛武汉理工大学

学位级别：硕士

随着我国经济与公路基础设施建设的持续快速发展,公路货运量和客运量保持高增长态势,公路安全成了保障全国经济发展的重要一环。保障公路安全离不开路面破损检测。传统的人工走查的检测方式成本高、检测时间长、受视觉主观性影响,并且... 详细信息

随着我国经济与公路基础设施建设的持续快速发展,公路货运量和客运量保持高增长态势,公路安全成了保障全国经济发展的重要一环。保障公路安全离不开路面破损检测。传统的人工走查的检测方式成本高、检测时间长、受视觉主观性影响,并且可能危害检测人员的生命安全。因此,路面破损自动化检测方法的研究具有重要意义。目前,国内外的路面破损检测方法中,多数局限于对裂缝破损的检测,少数能检测多种破损,但检测精度不高。本文针对实际路面多类型破损检测对检测精度的要求,采用日本东京大学实验室公开的路面破损数据集进行实验,对基于目标检测的路面破损检测方法进行深入研究。本文主要的工作如下:(1)设计一种基于Cascade R-CNN的路面破损检测方法,能检测8种破损类型。该方法结合了卷积神经网络Res Net-50与特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN),用更精准的Ro I Align取代Ro I Pooling作为感兴趣区域池化层,具有较高的检测精度。研究不同抽样时Io U阈值下的两阶段目标检测算法Faster R-CNN与Cascade R-CNN的路面破损检测能力。确定Cascade R-CNN三个R-CNN阶段合适的Io U阈值。平均检测精度均值达到55.6%。(2)针对路面破损中狭长的破损不易检测的特点,对Cascade R-CNN的区域提议方式进行优化,设计一种更容易检测到狭长破损的anchor生成机制。由此训练出的路面破损检测器对狭长破损具有更强的检测能力。平均检测精度均值达到56.5%。(3)依据路径聚合网络(Path Aggregation Network,PANet)的特点将FPN进行结构改进。将改进的FPN应用到区域提议方式优化后的基于Cascade R-CNN的路面破损检测方法上。由此方法训练出的路面破损检测器鲁棒性更优、具有更高的检测精度,能检测出比人工标记更精确的结果。平均检测精度均值达到57.2%。(4)研究残差网络的深度与基数(Cardinality,C)对(3)中的Cascade R-CNN路面破损检测方法的影响。由此设计一种基数C为32、深度为101的残差网络Res Ne Xt-101进行特征提取,改进的FPN进行特征融合,并且经过区域提议方式优化的Cascade R-CNN路面破损检测方法,具有更高的检测精度。对于(1)中的方法,新方法对8种破损类型的检测能力均有提升。平均检测精度均值达到60.6%。

关键词：路面破损检测目标检测 Cascade R-CNN 特征金字塔网络残差网络

基于注意力特征融合iAFFNet的路面破损检测

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中国科技论文 2024年第12期19卷 1321-1334页

作者：高嘉晗张志伟杨帆河北工业大学电子信息工程学院天津300401

路面破损检测技术对自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要,针对快速检测和准确定位之间难以平衡的问题,以YOLOv8s网络为基线进行改进,提出结合注意力特征融合的路面破损检测算法iAFFNet。首先,将高效通道注意力(efficient channel atte... 详细信息

路面破损检测技术对自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要,针对快速检测和准确定位之间难以平衡的问题,以YOLOv8s网络为基线进行改进,提出结合注意力特征融合的路面破损检测算法iAFFNet。首先,将高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块整合到骨干网较浅层输出中,以增强网络对关键特征的关注能力,有效地捕获上下文信息。其次,在加强特征提取部分引入迭代注意力特征融合模块(iterative attentional feature fusion, iAFF),以提高模型的定位精度。最后,为了验证所提模型的有效性,在公开数据集和自制数据集下进行实验评估,macro-F1分数分别提升了2.88%和1.30%,mAP分别提升了0.43%和0.54%,模型参数量仅为12.749×10^(6),在不增加运行时间的情况下提高了检测性能。另外,模型能够达到32.72的检测帧率,满足了实时检测的需求。

关键词：通道注意力特征融合 iAFFNet 路面破损检测 YOLOv8s

基于YOLOv7与Jetson Orin的路面破损检测系统的设计与实现

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电脑知识与技术 2023年第9期19卷 50-52页

作者：涂宙霖陈涵深浙江交通职业技术学院浙江杭州311112

道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义。针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Je... 详细信息

道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义。针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Jetson Orin的路面破损检测系统,通过USB摄像头或工业相机采集道路图像,边缘计算设备Jetson Orin进行图像处理,利用YOLOv7模型进行路面破损检测,可检测出裂缝、井盖、坑槽、修补四种类型的缺陷。系统体积小,成本低、性能强、算法准确率高,可部署在普通的家用汽车进行道路缺陷实时检测。

关键词： YOLOv7 Jetson Orin 路面破损检测深度学习

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路面破损智能检测与分析算法研究进展

东南大学学报(自然科学版) 2025年

作者：董是芮晓芳左琛汪海年长安大学运输工程学院长安大学道路基础设施数字化教育部工程研究中心长安大学公路学院

分析了路面破损智能化检测研究的最新进展及发展趋势，对路面破损检测技术、搭载设备及智能分析算法进行了总结归纳。基于不同的能量形式，现行路面破损智能检测技术主要分为力学、光学、声学、热学和电磁学五大类别；依托激光扫描和超... 详细信息

分析了路面破损智能化检测研究的最新进展及发展趋势，对路面破损检测技术、搭载设备及智能分析算法进行了总结归纳。基于不同的能量形式，现行路面破损智能检测技术主要分为力学、光学、声学、热学和电磁学五大类别；依托激光扫描和超声波等先进技术的检测方法已取得重要进展，不同技术手段的优化组合与协同应用成为该领域的核心研究方向。从设备搭载方式来看，目前路面检测主要依托专业检测车、商用车、无人机以及卫星遥感等平台，并搭载多种类型的数据采集设备；检测设备的发展呈现出多元化、轻量化和高度集成化的特点，这一趋势已成为推动该领域技术创新与进步的重要驱动力。在破损智能分析算法方面，随着深度学习架构的持续演进，从经典CNN架构、Multi-modal架构、Backbone-neck-head架构、Encoder-decoder架构到Vision transformer架构，相关算法在路面破损检测中的创新研究取得了系统性突破，为智能检测算法的未来发展方向提供了重要参考。

关键词：道路工程路面破损检测搭载设备智能分析算法深度学习

基于线阵相机的车载式路面破损自动检测系统的研究与开发

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基于线阵相机的车载式路面破损自动检测系统的研究与开发

作者：赵运德长安大学

学位级别：硕士

近年来随着我国高等级路面的大规模建设,路面破损的检测成为一个非常重要的课题。目前,路面病害的检测广泛采用半自动化的检测车装备,需要人工处理离线数据,无法实现路面破损的全自动化检测。针对目前的检测需求和现状,我们进行了基于... 详细信息

近年来随着我国高等级路面的大规模建设,路面破损的检测成为一个非常重要的课题。目前,路面病害的检测广泛采用半自动化的检测车装备,需要人工处理离线数据,无法实现路面破损的全自动化检测。针对目前的检测需求和现状,我们进行了基于线阵相机的车载式路面破损自动检测系统的研究与开发工作。本文采用线阵相机和图像采集卡,结合光源、工控机、编码器等辅助装置,完成对路面图像的实时采集和存储,整套系统集成安装在一辆商用车上。设计并验证了路面破损全自动识别的图像处理算法,编写路面破损的自动检测软件,检测准确率可达到90%以上。本文解决的关键问题有:对于路面图像存在光照不均和道路标线的问题,提出了改进的基于多尺度Retinex方法,还原并增强原始路面图像,提出了一种改进的Sobel算子结合Hough变换的道路标线提取方法;对路面进行了综合多种方法的滤波,和非线性灰度变换凸显裂缝信息;对图像进行边缘检测、基于一维最大熵的阈值分割、数学形态法的裂缝孤点去除、基于形态特征的裂缝判定等一系列的处理,实现了裂缝的准确的识别和统计。最后在机器视觉软件HALCON和Visual Studio开发环境下,开发了一套路面破损自动检测系统软件,实验证明检测效果准确且快速,满足了检测系统设计之初的要求。

关键词：路面破损检测图像处理线阵相机车载式 HALCON

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旧水泥混凝土路面检测及沥青面层加铺设计

广东化工 2016年第13期43卷 235-236,265页

作者：钟晓梅中国市政工程西北设计研究院有限公司广东佛山528000

介绍目前旧路破损检测的主要方式,以及对应的路面补强措施、加铺路面结构设计技术。以佛山市政道路改造为实例,通过检测现状路面厚度、弯拉强度、弯拉弹性模量、基层顶面当量回弹模量、接缝传荷能力以及设计道路的道路等级、通行能力为... 详细信息

介绍目前旧路破损检测的主要方式,以及对应的路面补强措施、加铺路面结构设计技术。以佛山市政道路改造为实例,通过检测现状路面厚度、弯拉强度、弯拉弹性模量、基层顶面当量回弹模量、接缝传荷能力以及设计道路的道路等级、通行能力为依据,计算加铺的路面结构,并提出预防反射裂缝的措施,以期对类似工程和设计提供指导意义和参考价值。

关键词：路面破损检测加铺沥青厚度计算防止反射裂缝措施