【摘要】：隨著國(guó)家基礎(chǔ)建設(shè)的快速發(fā)展,中國(guó)公路橋梁得到廣泛建設(shè)和普及。在橋梁的運(yùn)營(yíng)和使用過(guò)程中,時(shí)有橋梁坍塌事故的發(fā)生,造成大量經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,因此,橋梁的維護(hù)和監(jiān)管受到高度重視。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)病害的方法效率低下,不能夠滿(mǎn)足日常橋檢的巨大工作量,采用高科技技術(shù)手段自動(dòng)對(duì)橋梁進(jìn)行病害檢測(cè)是發(fā)展的必然趨勢(shì)。近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的飛速發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等方面的應(yīng)用效果已優(yōu)于傳統(tǒng)圖像處理。與傳統(tǒng)的方法不同的是,它不需要手動(dòng)提取特征,而是模擬人類(lèi)的視覺(jué)系統(tǒng),對(duì)圖像的特征進(jìn)行抽象感知,從而進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和檢測(cè)。鑒于橋梁所處環(huán)境的復(fù)雜性和多樣性,本文基于搭載了高清攝像頭,GPS定位系統(tǒng)的無(wú)人機(jī)進(jìn)行橋梁裂縫檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行研究。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)數(shù)據(jù)的獲取與標(biāo)定:本文使用無(wú)人機(jī)采集橋梁裂縫圖像,并提出了一種使用matlab對(duì)裂縫的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定的方法,減少了標(biāo)記的工作量。(2)提出了新的基于CNN的橋梁裂縫識(shí)別算法,引入了新的網(wǎng)絡(luò)框架,并對(duì)識(shí)別后的圖像用形態(tài)學(xué)進(jìn)行整合,去除特殊情況造成的裂縫紋理,使橋梁裂縫識(shí)別的準(zhǔn)確度更高。(3)提出了基于CNN的橋梁裂縫檢測(cè)算法,使用目標(biāo)檢測(cè)對(duì)裂縫進(jìn)行定位,使用圖像處理的方法對(duì)定位后的裂縫進(jìn)行處理,從而得出了橋梁裂縫特征具體數(shù)值。其中針對(duì)橋梁裂縫的特點(diǎn)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn),使裂縫的定位更快速且精確。(4)封裝橋梁裂縫識(shí)別和測(cè)量算法,自動(dòng)檢測(cè)橋梁裂縫圖像并輸出結(jié)果,使橋梁裂縫檢測(cè)更加自動(dòng)化和智能化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的橋梁裂縫檢測(cè)算法具有較高的準(zhǔn)確度和較小的測(cè)量誤差。
【圖文】：

FCN結(jié)構(gòu)

在完成了對(duì)數(shù)據(jù)集的劃分及預(yù)處理操作后驗(yàn)證集和測(cè)試集[32],三個(gè)集合的圖像沒(méi)有交集，測(cè)試集分別包含 7000 個(gè)和 3000 個(gè)樣本，，這些參數(shù)設(shè)置。模型中采用的損失函數(shù)為 cross-ent daptive moment estimation,Adam）進(jìn)行優(yōu)化，，批大小（batchsize）設(shè)置為 10，學(xué)習(xí)率（lea迭代次數(shù)進(jìn)行更新，為防止過(guò)擬合，丟失率（dropo練集的正確率（accuracy）和損失（loss）判斷集上的正確率判斷模型是否具有泛化能力，是否搭建及運(yùn)行使用了 tensorflow，它具有高度的靈最優(yōu)化的特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果用 tensorboard
【學(xué)位授予單位】：廣西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;U446

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本文編號(hào)：2662048