一种新的沥青路面灌封裂缝自动提取方法

邓砚学; 张志华; 张新秀

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一种新的沥青路面灌封裂缝自动提取方法

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为了提高基于图像处理的沥青路面病害识别效率和精度,引入图像增强处理中的多尺度视网膜(multi-scale Retinex,MSR)算法以减弱光照不均匀、道路场景多变等因素对路面病害图像质量的影响。针对SegNet网络难以精确分割沥青路面微小病害的问题,采用比视觉几何群网络(visual geometry group network,VGG)效果更好的残差网络(residual network,ResNet)作为主干网络,同时加入空洞卷积(dilation convolution)层,提高网络对细小病害的识别性能;针对改进网络在识别病害时误检率较高的问题,运用阈值法剔除分割结果中的假阳性。为了验证改进算法的有效性,将其与具有代表性的语义分割方法(如SegNet、BiSeNet)在相同数据集上进行对比,三者的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别为0.7763、0.6743、0.6971,三者的F_(1)分数(F_(1)-score,F_(1))分别为0.8999、0.8743、0.8990。运用所提方法对甘肃省部分路段的路面灌封裂缝进行识别,结果与人工检测相比,漏检率为0.09%,误检率为2.49%。实验结果表明:所提方法能够更精确地提取沥青路面灌封裂缝。

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来源
《科学技术与工程》 |2022年第16期|6687-6694|共8页
作者
邓砚学; 张志华; 张新秀;
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作者单位

兰州交通大学测绘与地理信息学院;

兰州交通大学地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心;

甘肃省地理国情监测工程实验室;

甘肃省公路路网检测重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类路面工程;
关键词
图像语义分割; 阈值分割; 沥青路面灌封裂缝; 编解码网络; 空洞卷积;

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