【摘 要】
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路面裂缝缺陷是引发道路安全问题的主要原因,道路裂缝检测与养护是解决道路裂缝安全问题的有效措施。传统的人工道路检测,人力物力成本高,综合检测效率低。因此,路面裂缝检测方法的研究和监测系统的设计具有重要的现实意义和较高的实用价值。论文在查阅并分析了课题相关国内外参考文献的基础上,对路面裂缝图像识别算法、后台处理软件平台和图像采集单元等主要硬件进行了对比分析与选型,确定了路面裂缝识别系统的总体方案设计;
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路面裂缝缺陷是引发道路安全问题的主要原因,道路裂缝检测与养护是解决道路裂缝安全问题的有效措施。传统的人工道路检测,人力物力成本高,综合检测效率低。因此,路面裂缝检测方法的研究和监测系统的设计具有重要的现实意义和较高的实用价值。论文在查阅并分析了课题相关国内外参考文献的基础上,对路面裂缝图像识别算法、后台处理软件平台和图像采集单元等主要硬件进行了对比分析与选型,确定了路面裂缝识别系统的总体方案设计;然后,针对分类识别准确率问题,对基于 SVM(Support Vector Machine,SVM)和卷积神经网络算法(Convolutional Neural Networks,CNN)的图像识别算法进行了分析与优化;其次,根据路面裂缝识别系统的功能和性能需求,进行了硬件设备选型,采用在轿车尾部加装摄像头、图像采集卡、辅助光源等构建了路面裂缝识别采集测试平台;再次,采用Halcon图像处理软件和Keras机器学习框架进行了裂缝识别及后台图像处理的软件设计;最后,应用设计的软件对采集测试平台进行了系统测试和测试结果对比分析。测试结果表明,优化后的算法准确率达到94%以上,满足了工程实践需求。论文设计的识别系统具有成本低,检测效率高,设备安装便捷和工程实践适用性广等优势。
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