【摘 要】
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道路裂缝检测是道路维护保养的一个重要环节,及时进行检测和修理不仅可以清除潜在的行车安全隐患,还可以延长道路使用寿命。在分析国内外道路裂缝识别检测的基础上,进一步研究识别检测方法,主要内容包括:（1）研究深度学习和卷积神经网络理论。建立用于模型训练的道路裂缝数据集,针对数据量不充足模型获取信息不完善可能会导致的过拟合问题,用数据增强方式旋转、平移、仿射、镜像对数据集进行扩充;针对数据集中图像由于光照
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道路裂缝检测是道路维护保养的一个重要环节,及时进行检测和修理不仅可以清除潜在的行车安全隐患,还可以延长道路使用寿命。在分析国内外道路裂缝识别检测的基础上,进一步研究识别检测方法,主要内容包括:（1）研究深度学习和卷积神经网络理论。建立用于模型训练的道路裂缝数据集,针对数据量不充足模型获取信息不完善可能会导致的过拟合问题,用数据增强方式旋转、平移、仿射、镜像对数据集进行扩充;针对数据集中图像由于光照等原因产生的不清晰问题,用基于LIP的多尺度算法改善图像清晰度。（2）针对自动化动态巡检交通道路对实时检测要求高的需求,提出一种改进 YOLOV4-DCT 的道路裂缝识别方法。主干网络CSPDarknet53提取图像特征,针对IOU对特征图尺度不敏感的问题,用CIOU作为边界框回归损失函数,用余弦退火算法设置学习率的衰减用以加快目标函数的收敛,K-means算法自动进行先验框聚类,回归、分类和置信度损失训练,得到检测模型。实验结果表明,YOLOV4-DCT的AP值为0.893,检测速度为52.5FPS/s,满足实时检测的要求,同时能对检测图像进行有效压缩,节约存储空间。（3）针对固定监测大桥路段对识别准确率要求高的需求,提出一种改进的 Faster R-CNN道路裂缝识别方法。针对特征提取网络VGGNet网络参数多,计算量大,内存占用多,容易发生梯度爆炸或消失问题,用VoVNet2代替VGGNet来进行图像特征提取获取特征图,能力更强,参数更少,计算量也更少,也不会出现梯度消失和梯度爆炸问题。针对ROI Pooling量化过程中候选框映射成固定尺寸的特征图存在的误差问题,用ROI Align来代替ROI Pooling进行特征图尺度的缩放。实验结果表明,改进Faster R-CNN的检测速度为9.5FPS/s,AP值为0.977,改进后检测速度提高了 2.8FPS/s,AP值提高了 3.4%,与YOLOV4-DCT的AP值相比高8.4%,实现了高准确度检测。（4）基于TorchServe平台对训练的深度学习模型进行部署,并设计了一套道路裂缝检测系统。
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