基于深度学习的路面裂缝检查及全面质量管理方法研究

发布时间：2021-02-26 10:14

　　随着市政道路建设的快速发展,道路工程质量越来越受到人们的重视,其质量直接影响到国家经济建设的持续发展和人民的生命财产安全。然而,随着道路结构使用年限的增加、长期荷载、自然灾害及人为损害等因素,结构承载力等逐渐下降,甚至会导致安全事故的发生。因此,对于道路而言,为了延长使用寿命及保证其安全性能,必须对它进行周期性检测,及时发现其损伤的部位,以便及时采取一定的预防及维修措施来延长结构的使用寿命,并且防止灾难事故的发生。而目前的道路裂缝的检测主要是人工检测,这种方式不仅费时费力,主观性强,容易出错,且危险性高。基于图像识别技术的道路裂缝检测技术在一定程度上有效解决了这些问题,并且成为该领域的研究热点。本文主要针对道路裂缝检测方面的不足,结合目前先进的基于无人机（UAV）的图像获取技术、基于深度学习的图像识别技术及基于Android的移动终端结果展示技术,设计并实现了一个基于深度学习的路面裂缝自动检查和定位系统（Auto-DIT）。该系统能快速获取路面的图像信息,自动识别出图像中的裂缝并框选出裂缝在图像中的位置,同时定位出裂缝在城市中的地理位置,最后通过移动终端展示识别结果。此外,本文分析研究... 

【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Komatsu路面检测系统

图 1.2 PathRunner 路面检测系统Figure1.2 PathRunner road inspection system之下，我国在道路裂缝检测系统的研究工作开始的相对较人工检查的方式来进行路面的养护及管理。我国也引进了面裂缝的先进设施和设备，但是由于这些设备的进口价格到普及。目前我国很多道路的养护管理还是采用传统的人内一些企业和科研机构也开展了对基础设施裂缝检测系统功研制了一些具有自主知识产权的自动裂缝检查系统[31]。990 年开始，同济大学的教授孙立军就开始对道路裂缝的检大学的李晋惠教授对裂缝特征提取辨识做出了贡献，并取2003 年南京理工大学与江苏宁沪高速公路股份有限公司联有完全自主知识产权的 JG-1 型激光三维路面状况智能裂缝检测系统检测车上安放有高性能的图像采集装置和自主开发在车辆行驶过程中完成多项数据集的采集、状况评估分析

1.3 ZOYON-RTM 自动检测系.3 ZOYON-RTM automatic ins公司也研制开发了一些小路裂缝检测仪，该仪器主要裂缝，还可以自动扫描裂，能够准确地测量裂缝宽每个裂缝分别进行近距离

【参考文献】：
期刊论文
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[3]道桥工程混凝土裂缝原因及修复措施[J]. 白海坤.  科技创新与应用. 2016(10)
[4]混凝土裂缝控制技术[J]. 董海军.  民营科技. 2013(02)
[5]基于加权融合纹理的路面裂缝检测[J]. 章秀华,陈艳君,洪汉玉.  计算机与数字工程. 2011(10)
[6]基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法[J]. 吕岩,曲仕茹.  交通运输系统工程与信息. 2011(05)
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[9]浅谈水泥混凝土路面裂缝的原因及防治措施[J]. 吴庆含.  福建建材. 2011(05)
[10]浅谈钢筋混凝土裂缝产生的原因与预防措施[J]. 张金旺,李晋.  科技信息. 2011(11)

博士论文
[1]高温对C40高性能混凝土物理力学性能的影响[D]. 阎蕊珍.太原理工大学 2015
[2]大型结构健康监测中信息获取及处理的智能化研究[D]. 高占凤.北京交通大学 2010

硕士论文
[1]沥青路面裂缝检测系统研究[D]. 郝爱枝.太原理工大学 2014



本文编号：3052445