该【沥青路面裂缝图像检测算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【沥青路面裂缝图像检测算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。沥青路面裂缝图像检测算法研究的综述报告随着城市化程度的提高和交通工具种类的增多,道路建设也成为了现代化城市建设中重要的一环。而作为道路的基本结构之一,沥青路面不仅需要具有良好的承载能力和使用寿命,更需要保持平整、平稳、无裂缝的状态。因此,对于沥青路面上的裂缝进行及时的检测和维护,不仅可以确保道路使用的安全性和稳定性,还可以节约维护成本和延长路面的使用寿命。因此,对于沥青路面裂缝图像检测算法的研究也变得越来越重要。为了实现高精度、高效率的沥青路面裂缝图像检测,研究者们提出了许多不同的算法。其中,基于传统图像处理技术和机器学****的方法主要包括基于阈值分割的方法、基于形态学变换的方法和基于机器学****的方法。基于阈值分割的方法是最简单、最常用的一种图像处理方法。其基本思路是选取一个合适的灰度阈值,将灰度值高于该阈值的像素点标记为裂缝区域,从而得到裂缝的二值化图像。然而,这种方法存在着阈值选取难度大、图像噪声干扰大等问题,容易导致漏检和误检。因此,研究者们提出了基于形态学变换的方法。基于形态学变换的方法通过对二值化图像进行膨胀、腐蚀、开、闭等形态学变换操作,改善二值化图像的连通性和形态特征,从而进一步优化裂缝的检测效果。该方法在一定程度上可以解决阈值选取难的问题,但是在裂缝形态复杂、尺寸差异较大等情况下仍存在一定的局限性。近年来,深度学****技术的发展为沥青路面裂缝图像检测提供了新的思路。N)、循环神经网络(RNN)和可变形卷积神经网络(DCN)等。其中,N的方法在沥青路面裂缝图像检测中取得了很好的效果。例如,针对裂缝形态复杂、大小不一等问题,研究者们提出了一种基于分组卷积神经网络(FCN)的算法,将图像数据进行分组,分别进行裂缝检测,最终将检测结果进行融合,可以有效地提高检测准确率。还有一种基于全卷积神经网络(FCN)的方法,这种方法能够学****到更多的特征信息,可以在保证检测准确率的同时,提高检测效率。综上所述,沥青路面裂缝图像检测算法在近年来取得了可喜的进展。未来,需要深入研究基于深度学****的沥青路面裂缝图像检测方法,不断提高检测精度和效率,为城市道路建设和维护提供更好的技术支持。
沥青路面裂缝图像检测算法研究的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.