基于语义分割的公路路面裂缝智能识别技术研究

摘要

高速公路路面裂缝的实时检测和及时处理是保障车辆行车安全的关键环节与重要基础，特别是发生地质灾害导致路面开裂时，裂缝快速识别与对比是监测地质灾害发展变化的一种新手段。针对这类问题，该文提出一种基于语义分割的公路裂隙智能识别方法，通过数据集制作、神经网络搭建、计算参数以及评估指标4个部分搭建模型对公路裂缝进行快速识别。研究结果表明：(1)该文搭建的神经网络AttentionU-net在语义分割公路裂隙时，二分类交叉损失函数值和准确率分别达到0.008 7、0.998 4；(2)语义分割法在公路裂隙智能识别中表现出更高精度，Dice相似系数为0.978，故与传统算法相比，语义分割法在公路裂隙智能识别方面具有更强的可靠性与优越性；(3)语义分割法对亮度和噪声有较好的鲁棒性和泛化能力。

关键词

高速公路 / 裂缝 / 语义分割 / 智能识别