【摘 要】
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我国是一个桥梁大国,其中绝大多数的桥梁结构都是钢筋混凝土建造,随着使用年限的增长和城市车流量增加等因素影响,大部分投入使用的桥梁都存在或多或少的损伤。桥梁的损伤最初的表现都是由裂缝引起,传统的桥梁损伤检测方法有人工检测法和桥梁检车法,存在许多不足之处。随着计算机技术的进步和硬件设施的发展,基于机器视觉的桥梁结构损伤检测技术,成为了大家关注的焦点。本文通过引入深度学习方法对桥梁裂纹损伤识别进行研究。
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我国是一个桥梁大国,其中绝大多数的桥梁结构都是钢筋混凝土建造,随着使用年限的增长和城市车流量增加等因素影响,大部分投入使用的桥梁都存在或多或少的损伤。桥梁的损伤最初的表现都是由裂缝引起,传统的桥梁损伤检测方法有人工检测法和桥梁检车法,存在许多不足之处。随着计算机技术的进步和硬件设施的发展,基于机器视觉的桥梁结构损伤检测技术,成为了大家关注的焦点。本文通过引入深度学习方法对桥梁裂纹损伤识别进行研究。首先介绍了当前桥梁结构损伤检测的研究背景以及所面临的挑战,阐述当前深度学习发展的研究现状,把桥梁结构损伤检测与人工智能中的深度学习技术相结合,提出基于深度学习方法的桥梁裂纹图像检测识别技术。并设计采用无人机对桥梁裂纹数据采集方案和手动采集混凝土裂缝图像方案。利用深度学习中使用最为广泛的卷积神经网络对裂缝图像进行识别、分类,提出迁移学习技术,解决训练卷积神经网络所需大量训练数据的问题。并引入数据增广技术和滑动窗口技术,把采集到的裂纹数据分成训练集和测试集。分别进行网络训练,通过实验对比,得出该方法能够较好的对裂纹图像进行分类。最后采用CIFAR-10模型结合改进的滑动窗口技术,基于桥梁裂缝单元的裂缝提取和定位算法,最终对裂纹坐标进行框选提取。相比于传统的图像识别方法,本文所用的方法在实际工程中更容易操作,所得结果的准确率也更高。
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