【摘 要】
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路面表面病害影响路面行车的舒适及安全性,为提高路面病害检测的频率及效率,急需研究全自动化的路面病害检测方式,实现大规模路面病害检测并及时进行养护维修,提高路面的使用年限。目前采用多功能道路检测车进行路面病害年检,检测频率低、成本高,无法实现路面病害的周期性高频检测,难以及时发现破损严重的路面病害,错过路面病害的最佳养护时期,增加养护维修成本。且道路检测车搭载大型检测传感设备,无法同时获取多车道的路
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路面表面病害影响路面行车的舒适及安全性,为提高路面病害检测的频率及效率,急需研究全自动化的路面病害检测方式,实现大规模路面病害检测并及时进行养护维修,提高路面的使用年限。目前采用多功能道路检测车进行路面病害年检,检测频率低、成本高,无法实现路面病害的周期性高频检测,难以及时发现破损严重的路面病害,错过路面病害的最佳养护时期,增加养护维修成本。且道路检测车搭载大型检测传感设备,无法同时获取多车道的路面状况信息,因此急需一种轻量化检测设备完成路面自动化巡检。无人机作为一种便携、灵活机动的飞行设备被广泛用于交通基础设施检测,通过搭载高清工业相机结构健康状况信息,进行健康状况检测。无人机以一定高度拍摄路面图像,无人机的飞行参数会影响成像质量,进而影响路面病害识别精度。但目前缺乏飞行参数的研究,而是通过人工经验设置无人机飞行姿态信息,无法满足高空路面病害的识别准确率。并且目前自动化识别算法的通用性差,无法在不同路面结构及路面状况下进行识别分析。本文基于无人机搭建路面病害检测平台,进行路面病害的采集。并基于深度学习方法,搭建路面表面病害识别模型,进行多类路面表面病害的分类、定位、分割、测量、统计,评价路面健康状况。首先研究无人机的飞行高度及飞行速度,保证路面病害图像具有充足的识别分辨率,防止图像产生运动模糊。无人机视野下的路面病害具有小目标特性,且病害种类不均衡,严重影响路面病害数据集的建立。通过采用复制-粘贴的小目标增强方式,提高路面病害的分布均衡性及类别多样性。由于全尺度路面病害图像不利于小目标病害的识别,因而需对无人机采集的路面病害图像进行预处理,通过Padding边缘填充的方式防止路面病害图像放缩时扭曲失真,并裁剪为512大小的尺度建立沥青路面病害数据集UAPD（UAV Aspahlt Pavement Distress Dataset）。然后针对于路面病害尺寸分布不均衡、识别精度不高的问题,采用YOLOv3多尺度路面区域级识别模型进行路面横向裂缝、纵向裂缝、龟裂、斜向裂缝、坑槽及修补的识别、定位。研究不同锚框组合的病害定位精度,不同特征提取网络的病害提取能力,进行路面病害区域级识别网络模型的结构组合设计,完成路面病害的分类及数量统计工作。结果表明,基于Dark Net53主干特征提取网络的YOLOv3六种路面病害平均识别精度为56.6%,可以满足路面病害识别要求。在完成路面病害的定位后,还需进行路面病害形态的分割提取,进而完成路面病害状况的评价。针对路面裂缝分割结果不连续、多场景状况下的泛化能力差的问题,提出W-segnet多特征融合语义分割模型,利用路面病害低阶位置信息及高阶语义分类信息,实现路面裂缝、修补及坑槽的像素级分割,提高路面病害在晴天、阴影区域及路面潮湿区域下的像素级分割精度。结果表明,基于编码-解码结构的路面病害分割模型W-segnet在UAPD路面病害测试集中MPA为87.52%,MIo U为75.88%,优于对比模型,实现路面裂缝、坑槽及修补的高精度像素级分割。最后,为实现路面破损率的计算,完成路面状况的评价,需进行路面病害几何特性的量化计算,完成路面病害信息统计。针对于目前病害形态研究的不足,病害形态不精准,自动化评价规范不完善的问题,采用外接正矩形、最小外接矩形、凸包多边形进行路面龟裂的边界拟合,解决龟裂计算边界不贴合的问题。采用龟裂连通域极点坐标计算路面龟裂块度,弥补了路面龟裂块度自动化计算的缺陷,并对比人工实测验证基于图像的路面病害统计的准确率。结果路面病害宽度、长度及面积的平均相对误差为-0.931%、-1.160%和0.573%,满足工程实践要求。综上所述,本文的研究成果可提高路面病害全自动检测水平,实现多维、高频的轻量化路面病害检测,可推动建设智慧公路建设,推动先进信息技术应用,逐步提升公路基础设施养护、运行管理的全要素、全周期数字化水平。
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