基于YOLO-CD的路面裂缝检测 被引量：1

1

作者 原洪帅 李琦 王月明 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第9期3888-3895,共8页

为解决现有路面裂缝检测算法精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的路面裂缝检测算法YOLO-CD(YOLO-crack detection)。YOLO-CD算法采用ASF-YOLO架构中的尺度序列特征融合(scale sequence feature fusion,SSFF)模块和三重... 为解决现有路面裂缝检测算法精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的路面裂缝检测算法YOLO-CD(YOLO-crack detection)。YOLO-CD算法采用ASF-YOLO架构中的尺度序列特征融合(scale sequence feature fusion,SSFF)模块和三重特征编码器(triple feature encoder,TFE)模块,提高了对多尺度裂缝的检测性能和对目标特征的感知能力。同时,在骨干网络末端和颈部网络中引入CA注意力机制(coordinate attention),将位置信息嵌入通道注意力中,强化了对裂缝特征的提取能力。此外,在YOLOv8n原有3个输出层的基础上新增了一个P2小目标检测层,增加了网络的多尺度感受野,可以同时捕获全局和局部上下文信息,提升了算法在复杂场景中对小目标裂缝的检测能力。通过将原始YOLOv8n的检测头替换为DyHead检测头,使尺度、空间和任务3种注意力机制结合统一,进一步提升了网络对裂缝的检测性能。实验结果表明,在自建数据集PD-Dataset中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了4.1%。在公共数据集RDD2020中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了1.5%。且算法检测速度达到了89.9帧/s,满足了路面裂缝检测实时性的要求。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 YOLOv8n ASF-YOLO 注意力机制 小目标检测层 DyHead检测头

在线阅读 下载PDF 职称材料

优化纹理匹配的路面裂缝检测模型 被引量：1

2

作者 沈德争 于滨 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期93-101,共9页

深度学习裂缝检测在特征提取过程中易发生信息丢失和位置偏移,面临复杂纹理路面背景和阴影等噪声干扰时出现裂缝的误检和漏检。提出一种基于参考的超分辨率思想的裂缝纹理匹配方法。优化后的上下文注意力模块(global context block,GC b... 深度学习裂缝检测在特征提取过程中易发生信息丢失和位置偏移,面临复杂纹理路面背景和阴影等噪声干扰时出现裂缝的误检和漏检。提出一种基于参考的超分辨率思想的裂缝纹理匹配方法。优化后的上下文注意力模块(global context block,GC block)增强特征图片中像素间的空间依赖,随后从上层编码层参考图像中借用高分辨率空间纹理来补偿低分辨率特征图像中的信息损失,构建用于路面裂缝检测的纹理匹配网络(texture matching network,TMNet)模型。在公开数据集Crack500、DeepCrack和自建数据集上对预测模型进行验证。结果表明:所提出的TMNet在2个公开数据集和自建数据集上MIoU分别达到78.35%、89.86%和77.68%,相较于其他对比网络,能在细节纹理恢复上拥有更好的结果。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 语义分割 参考的超分辨率 注意力机制 纹理匹配

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Sobel算子桥接的双编码器路面裂缝检测网络 被引量：3

3

作者 蓝章礼 徐元通 +2 位作者 赵胜薇 张洪 黄大荣 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期18-24,33,共8页

为提高道路路面裂缝的检测精度,针对路面裂缝的多态性和噪声复杂等问题,提出了一种基于Sobel算子桥接的双编码器路面裂缝检测网络,双编码器由原图编码和梯度编码两部分组成,以解决单编码器容易丢失梯度信息的问题。首先,原图编码结果通... 为提高道路路面裂缝的检测精度,针对路面裂缝的多态性和噪声复杂等问题,提出了一种基于Sobel算子桥接的双编码器路面裂缝检测网络,双编码器由原图编码和梯度编码两部分组成,以解决单编码器容易丢失梯度信息的问题。首先,原图编码结果通过桥接Sobel算子计算8个方向产生梯度编码的编码信息;然后,将原图编码结果与梯度编码结果通过一个多尺度的边缘信息弥补模块,以增强裂缝的边缘信息;最后,引入动态通道图卷积获得通道之间存在的拓扑关系,以突出重要通道的语义特征。研究结果表明:所提出的方法在DeepCrack、CamCrack789和CFD这3个基准数据集上取得较好的结果;综合指标ODS在DeepCrack、CamCrack789和CFD数据集分别为87.75%、85.05%、78.83%。 展开更多

关键词 道路工程 路面裂缝检测 双编码器 SOBEL算子 边缘信息弥补 动态通道图卷积

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进U-Net的路面裂缝检测方法 被引量：6

4

作者 张明星 徐健 +3 位作者 刘秀平 张勇进 张闯 宁小鸽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第24期306-313,共8页

针对基础U-Net对路面裂缝分割效果不强,裂缝轮廓分割精细度不够、难以识别狭窄裂缝、分割精度低等问题,提出一种改进U-Net的路面裂缝分割方法。使用改进的ResNet50作为主干网络提取路面裂缝特征,设计了基于注意力机制的特征融合模块改进... 针对基础U-Net对路面裂缝分割效果不强,裂缝轮廓分割精细度不够、难以识别狭窄裂缝、分割精度低等问题,提出一种改进U-Net的路面裂缝分割方法。使用改进的ResNet50作为主干网络提取路面裂缝特征,设计了基于注意力机制的特征融合模块改进U-Net的跳跃连接,在解码部分添加特征细化头得到改进的模型。使用自建的路面裂缝数据集对提出的模型与目前先进模型进行比较,并对优化前后的模型做消融实验。实验结果表明,该模型在自建的路面裂缝数据集上的mIoU、Precision、mPA分别达到0.838 1、0.892 8、0.916 9,相比于基线U-Net分别提高0.019、0.016 8、0.023 2,推理速度为40.02 FPS能够满足工程应用的需求。在开源的Crack500数据集中验证了该模型相比于U-Net、DeepLabV3+等网络模型具有更强的性能和泛化能力。 展开更多

关键词 计算机应用 路面裂缝检测 深度学习 特征融合 语义分割

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于位置信息和注意力机制的路面裂缝检测 被引量：2

5

作者 王安政 党建武 +1 位作者 岳彪 杨景玉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期303-312,共10页

路面裂缝是造成公路安全问题的主要因素。传统的裂缝检测通常以人工检测为主,存在效率低、不安全等问题,此外现有深度学习检测模型在面临阴影遮挡、背景复杂等干扰因素时会造成裂缝检测不完整。针对上述问题,提出一种基于位置信息和注... 路面裂缝是造成公路安全问题的主要因素。传统的裂缝检测通常以人工检测为主,存在效率低、不安全等问题,此外现有深度学习检测模型在面临阴影遮挡、背景复杂等干扰因素时会造成裂缝检测不完整。针对上述问题,提出一种基于位置信息和注意力机制的路面裂缝检测模型(PA-TransUNet)。首先,通过混合编码器接收输入图像,提取裂缝特征信息,引入查询项、键、值的位置信息,提升编码器Transformer中自注意力机制捕获裂缝形状和补偿特征信息丢失的能力。然后,输入裂缝特征到解码器进行上采样,设计一种基于注意力门控的解码模块(AGDM),AGDM通过抑制非裂缝区域来加强对裂缝区域的学习,提高裂缝检测的准确性和完整性。实验结果表明,PA-TransUNet模型在路面裂缝检测数据集(CFD)和Cracktree200这2个公开数据集上的F1值分别达到87.44%和82.58%。此外,为了进一步检验PA-TransUNet模型在实际工程中的裂缝检测能力,又在自制无人机裂缝(UAV Cracks)数据集上取得了88.68%的F1值,由此可见其能较好地满足实际工程中的裂缝检测需求。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 语义分割 位置信息 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于OpenCV和改进Canny算子的路面裂缝检测 被引量：50

6

作者 徐欢 李振璧 +1 位作者 姜媛媛 黄剑波 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4254-4258,共5页

在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行... 在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行改进,使用Ostu算法实现双阈值的自适应获取。实验结果表明,改进后的Canny算子对路面裂缝检测时,保证了检测的实时性,且提高了检测的精度。 展开更多

关键词 OPENCV CANNY算子 路面裂缝检测 形态学滤波 OSTU算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的分水岭算法的路面裂缝检测 被引量：16

7

作者 黎蔚 高璐 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第20期263-266,270,共5页

传统的分水岭算法在图像处理中具有保持微弱边缘信息良好的优点,但容易产生过分割问题。针对传统分水岭算法过分割的问题对分水岭合并算法进行了改进,结合沥青路面裂缝特点提出了梯度熵的概念,同时提出了自适应区域合并算法作为判断区... 传统的分水岭算法在图像处理中具有保持微弱边缘信息良好的优点,但容易产生过分割问题。针对传统分水岭算法过分割的问题对分水岭合并算法进行了改进,结合沥青路面裂缝特点提出了梯度熵的概念,同时提出了自适应区域合并算法作为判断区域合并的准则,通过该方法在路面裂缝检测上的应用,实验结果表明,该方法与改进前分水岭算法相比,提取出的路面裂缝噪声少,细节保持得好,而且有效地解决了过分割问题。 展开更多

关键词 分水岭算法 路面裂缝检测 区域合并 梯度熵

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测 被引量：54

8

作者 曹锦纲 杨国田 杨锡运 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1324-1333,共10页

为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-based crack networks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解... 为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-based crack networks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解码器间加入基于注意力机制的特征模块(attention-based feature module,AFM),以利用全局信息和增加对检测不同尺度裂缝的鲁棒性,更好地提取裂缝特征和定位裂缝位置;在解码阶段也引入注意力机制,设计了基于注意力机制的解码模块(attention-based decoder module,ADM),实现对裂缝的准确定位.在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上,与U-Net等其他8种方法进行了比较,结果表明,ACNet裂缝检测效果更理想,在主观视觉上,裂缝定位更准确,细节更丰富;在实验指标F1和重合率上,检测结果都有明显提升,说明了该网络的有效性. 展开更多

关键词 注意力机制 深度神经网络 路面裂缝检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Transformer的端到端路面裂缝检测方法 被引量：7

9

作者 刘军 王慧民 +2 位作者 张兴忠 张婷 郭美青 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第6期1143-1151,共9页

针对路面裂缝检测场景中裂缝形状不规则和背景复杂引起的检测精度较低的问题,提出了一种基于transformer的端到端路面裂缝检测方法CrackFormerNet.首先,在特征提取阶段,引入多尺度特征融合机制,设计了Multi-Scale Transformer骨干网络,... 针对路面裂缝检测场景中裂缝形状不规则和背景复杂引起的检测精度较低的问题,提出了一种基于transformer的端到端路面裂缝检测方法CrackFormerNet.首先,在特征提取阶段,引入多尺度特征融合机制,设计了Multi-Scale Transformer骨干网络,将不同下采样倍率特征图融合,提取细节信息丰富的裂缝纹理特征。其次,提出基于CIoU Loss和L1 Loss的联合回归损失函数来度量预测框和标签间距离,精确评估预测框检测效果。同时,为应对transformer模型收敛缓慢的问题,在编码器-解码器阶段使用Pre-LN Transformer结构,在残差连接内部使用层归一化,加速模型收敛。实验结果表明,方法MAP达到84.2%,优于主流基准方法。与DETR检测方法相比,模型收敛轮次压缩18.4%,检测精度提升3.6%,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 多尺度特征融合 Pre-LN Transformer网络 联合回归损失 端到端

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于融合注意力和任务解耦的路面裂缝检测 被引量：4

10

作者 景峰 刘晓捷 +1 位作者 刘军 张兴忠 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1565-1571,共7页

针对路面裂缝自动化检测中存在裂缝漏检和定位不准的问题,提出一种路面裂缝实时检测模型CrackNet。基于YOLOv5结构设计,在特征融合网络插入融合注意力模块,重点关注特定通道和空间位置裂缝信息,有效解决部分裂缝漏检问题;在多尺度预测... 针对路面裂缝自动化检测中存在裂缝漏检和定位不准的问题,提出一种路面裂缝实时检测模型CrackNet。基于YOLOv5结构设计,在特征融合网络插入融合注意力模块,重点关注特定通道和空间位置裂缝信息,有效解决部分裂缝漏检问题;在多尺度预测阶段引入任务空间分离头模块,利用分治策略将分类和回归任务解耦,模型优化方向更加自由。实验结果表明,该方法mAP为71%,速度为42 FPS,优于基准模型,有效改善了裂缝漏检和定位不准的问题。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 深度学习 裂缝网络 融合注意力机制 离散余弦变换 任务空间解耦 实时

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法 被引量：68

11

作者 徐志刚 赵祥模 +2 位作者 宋焕生 雷涛 韦娜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2260-2266,共7页

提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯... 提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和"野点"删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明:本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、Ostu阈值法、最大熵法等经典算法;采用形状分析对分割后二值化图像进行后续处理,可实现裂缝区域的快速、准确定位。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 阈值分割 直方图估计 形状分析 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

自然环境下路面裂缝的识别 被引量：11

12

作者 马常霞 赵春霞 +1 位作者 狄峰 李旻先 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期20-26,共7页

论文提出了一种基于分数阶微分和图像形态学的路面裂缝检测算法。分数阶微分能有效增强信号中、高频部分,非线性保留信号的低频部分,通过构建分数阶微分掩模算子,增强裂缝信息特别是平滑区域中弱信号信息。利用图像形态学算子提取裂缝,... 论文提出了一种基于分数阶微分和图像形态学的路面裂缝检测算法。分数阶微分能有效增强信号中、高频部分,非线性保留信号的低频部分,通过构建分数阶微分掩模算子,增强裂缝信息特别是平滑区域中弱信号信息。利用图像形态学算子提取裂缝,通过组合中值滤波去除孤立噪声点。实验结果表明,该算法比传统算法能更有效地检测出细小裂缝信息,是一种具有较强鲁棒性且高效实用算法。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 分数阶微分 形态学算子

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法 被引量：5

13

作者 吕岩 曲仕茹 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2011年第5期123-128,共6页

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法.该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背... 为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法.该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景.在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性.较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快.均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础. 展开更多

关键词 智能交通 匀光 BEAMLET变换 路面裂缝检测 像素灰度 噪声

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统 被引量：7

14

作者 陈嘉锐 崔得龙 +1 位作者 邱泽环 张霖 《现代电子技术》 2023年第13期62-66,共5页

针对现有道路裂缝检测自动化程度低、检测精度低等问题,提出一种基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统。该系统包括基于深度学习网络的路面裂缝检测模块和自主开发的自动驾驶模块。其中,路面裂缝检测模块采用YOLOv5s网络作为裂缝检测... 针对现有道路裂缝检测自动化程度低、检测精度低等问题,提出一种基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统。该系统包括基于深度学习网络的路面裂缝检测模块和自主开发的自动驾驶模块。其中,路面裂缝检测模块采用YOLOv5s网络作为裂缝检测与分类的模型,实时获取路面裂缝图片作为数据集并在此数据集上对网络进行训练,利用训练好的网络提取不同类型裂缝图像的特征信息,实现路面裂缝的分类与检测。自动驾驶模块使用自主设计的工程作业车作为载体,搭载激光雷达、高清摄像头等设备,结合云端后台搭建一套功能完善的路面裂缝检测系统。实验证明该系统具有路面裂缝识别、自主导航、联网、定位、远程控制等功能,适用于常规与特种道路的安全检测工作。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 YOLOv5s模型 路面裂缝分类 自动驾驶模块 数据收集 网络训练 自主导航

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于可见光视觉图像的路面裂缝识别深度学习方法述评 被引量：6

15

作者 卢凯良 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期674-685,共12页

基于可见光视觉图像的表面裂缝识别为非接触式,不受被测对象材质限制,可在线自动检测,具有速度快、成本低和精度高等优势。首先较为全面地搜集了典型的路面裂缝公开数据集,整理归纳了样本特征及其随机可变影响因素,并比较了传统手工设... 基于可见光视觉图像的表面裂缝识别为非接触式,不受被测对象材质限制,可在线自动检测,具有速度快、成本低和精度高等优势。首先较为全面地搜集了典型的路面裂缝公开数据集,整理归纳了样本特征及其随机可变影响因素,并比较了传统手工设计特征工程、机器学习和深度学习3种主要裂缝识别方法的优缺点。然后,从网络架构、性能和效果方面着重评述了自搭架构、迁移学习和编码-解码器等易于训练和部署的深度学习算法新进展,通过算法优化和算力提升可显著提高识别的效果和性能,测试结果表明能够在低算力平台上实现裂缝补丁级快速检测和像素级实时检测。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 视觉图像识别 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于先验知识MinMax k-Means聚类算法的道路裂缝研究 被引量：8

16

作者 郭立媛 张磊 +1 位作者 李威 韩旭 《中国测试》 CAS 北大核心 2018年第4期112-117,共6页

在多种公路病害中,经常造成重大工程事故和经济问题的裂缝引起较大关注。公路路面图像通常包含各种物体,例如油渣、污垢、车道标记、植被碎片和其他非路面伪像,因此需要从杂乱的背景中区分裂缝,增加裂缝检测难度。为解决上述问题,提出... 在多种公路病害中,经常造成重大工程事故和经济问题的裂缝引起较大关注。公路路面图像通常包含各种物体,例如油渣、污垢、车道标记、植被碎片和其他非路面伪像,因此需要从杂乱的背景中区分裂缝,增加裂缝检测难度。为解决上述问题,提出基于先验知识的MinMax k-Means算法进行裂缝检测。该算法在聚类过程中分配与簇内方差大小成正比的可自动修正的权重,并引入先验知识以处理聚类结果对聚类中心初始位置敏感问题。除此之外,预处理采用含裂缝图像块的均值比不含裂缝的均值小的方法预标记图像块,并从垂直和水平两个方向扫描均值矩阵,大大提升聚类结果的准确性。使用相同样本,将所提算法与标准k-Means算法比较,可知所提算法有更好的准确性和有效性。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 先验知识 MinMax K-MEANS 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料