【摘 要】
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道路病害检测是道路养护工作的重中之重。我国道路覆盖范围广、情况复杂,专业的道路病害检测设备运行和维护成本高,对道路养护工作提出了巨大挑战。目前急需一种轻便、快捷、低成本的道路病害检测方法。随着智能手机等移动设备的性能取得了显著的进步,智能手机等移动设备以其成本低、便携等优点逐渐被应用于道路病害检测领域。因此本文致力于基于智能手机等移动设备的道路病害实时检测研究。为了完成道路病害实时检测任务,本文首
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道路病害检测是道路养护工作的重中之重。我国道路覆盖范围广、情况复杂,专业的道路病害检测设备运行和维护成本高,对道路养护工作提出了巨大挑战。目前急需一种轻便、快捷、低成本的道路病害检测方法。随着智能手机等移动设备的性能取得了显著的进步,智能手机等移动设备以其成本低、便携等优点逐渐被应用于道路病害检测领域。因此本文致力于基于智能手机等移动设备的道路病害实时检测研究。为了完成道路病害实时检测任务,本文首先使用了 YOLOv5网络,结合适当的初始anchor、CIoU损失函数和DIoU-NMS来提高网络的精度并加快收敛速度。因YOLOv5s网络复杂度较大,直接部署在智能手机等移动设备上无法满足实时检测道路病害的要求。本文尝试采用基于MobileNetV2模块、ShuffleNetV2模块和PP-LCNet模块三种方式对YOLOv5s模型进行轻量化,在提高模型检测速度的同时保证模型较高的精度,使其达到实时检测的速度。基于PP-LCNet模块对YOLOv5s模型进行轻量化得到的PP-LCNet-YOLOv5在RDD-2020数据集和本地数据集中mAP分别达到0.519和0.576,在本文三种轻量化方式中取得最好的速度与精度平衡。在车载智能手机等移动设备采集道路数据过程中,同一道路病害对象可能会同时出现在连续多帧图像中,造成检测结果中存在许多冗余信息。本文提出了以对象为单位的连续多帧道路病害去重方法。首先对移动设备进行参数标定;接着利用已标定好的移动设备与路面的几何关系对检测结果进行筛选;然后将连续多帧图像中道路病害坐标统一起来;最后利用同一道路病害对象在连续多帧图像中类型相同和位置相近的特点,筛选出连续多帧图像中同一道路病害并保留一个对象,完成去除冗余检测结果的任务。以在车行驶的过程中,每隔相同距离采集一次道路图像。以在10个路段上采集连续多帧道路图像作为对象开展实验,去重实验结果的平均准确率和平均召回率分别达到0.781和0.765。由于相机视场角有限,车载智能手机等移动设备无法拍摄完整的纵长裂缝,因此需要将连续多帧图像中裂缝匹配并拼接成完整裂缝。本文首先利用逆透视变换转化成正射图像,去除纵长裂缝的透视变形,提取出裂缝曲线;接着,提出基于曲率相似性的由粗到精的两阶段匹配方法。将裂缝曲线分割为一连串相互重叠的子曲线序列后,利用曲率对子曲线描述表达为特征向量,使用Kd-tree最邻近匹配算法对曲线特征向量进行快速粗匹配。根据连续两张道路图像中纵长裂缝的空间首尾延续性约束,逐步缩小粗匹配分割间隔,迭代提高子曲线描述符间的归一化互相关系数,实现对纵长裂缝匹配结果的精调整。最后根据匹配结果将连续多帧图像中裂缝拼接成完整裂缝。以武汉大学校园内路面不同类型的连续纵长裂缝为对象开展实验,误差最小为0.688像素,精调整的误差比粗匹配平均减小24.19%。仿真实验中高斯噪声标准差增大到2像素时,误差仅增大了 1.083像素。将本文方法与SIFT算法进行对比,10组实验中,本文方法都能匹配成功,而SIFT算法在其中两组实验中匹配结果完全错误。
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