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張建勛
(平頂山龍澤公路工程有限公司 ,平頂山 467000)
摘 要 :針對凍融裂縫特征收斂效果差,路面凍融裂縫檢測精準度低的問題,設計了基于特征圖的路面凍融裂縫紅外檢測算法。基于紅外熱成像原理,聯合異性溫度場重構和雙邊濾波理論方法,形成新的路面凍融裂縫紅外熱圖像溫度場重構方法,構建凍融裂縫特征矩陣,將路面凍融裂縫紅外圖像作為輸入,優化卷積神經網絡的卷積核權值 ,構建基于特征圖的檢測方法,獲取最佳路面凍融裂縫紅外成像檢測結果。結果表明:該算法溫度場重構后可使路面凍融裂縫紅外圖像更加清晰,并保留圖像的邊緣信息和輪廓,且在不同類型噪聲干擾下, 溫度場重構后圖像始終具有較高的峰值信噪比。該方法可檢測到了不同類型的路面凍融裂縫,可以提升道路安 全運維效果。
關鍵詞:路面凍融裂縫 ;卷積神經網絡 ;紅外成像 ;熱圖像消噪 ;裂縫檢測 ;機器學習
中圖分類號:U416. 2
文獻標志碼:A
文章編號: 1005- 8249 (2025) 02- 0164- 05
DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2025 .02.028
ZHANG Jianxun
(Pingdingshan Longze Highway Engineering Co . , Ltd . , Pingdingshan 467000 , China)
Abstract: Aiming at the problem of poor convergence effect of freeze-thaw crack characteristics and low accuracy of pavement freeze-thaw crack detection, an infrared detection algorithm for pavement freeze-thaw cracks based on feature maps was designed. Based on the principle of infrared thermal imaging, a new method for reconstructing the temperature field of pavement freeze-thaw crack infrared thermal images is formed by combining anisotropic temperature field reconstruction and bilateral filtering theory. A freeze-thaw crack feature matrix is constructed, and the pavement freeze-thaw crack infrared image is used as input to optimize the convolution kernel weights of the convolutional neural network. A feature map based detection method is constructed to obtain the best pavement freeze-thaw crack infrared imaging detection results. The results show that the algorithm can make the infrared images of road freeze-thaw cracks clearer after temperature field reconstruction, and preserve the edge information and contour of the image. Moreover, under different types of noise interference, the reconstructed temperature field image always has a high peak signal-to-noise ratio. The conclusion is that this method has detected different types of pavement freeze-thaw cracks, which can improve the effectiveness of road safety operation and maintenance
Keywords: road freeze-thaw cracks; convolutional neural network; infrared imaging; thermal image denoising; crack detection; machine learning
作者簡介: 張建勛 (1973—) , 男,本科, 高級工程師,研究方向:道路 、橋梁 、交通工程等。
收稿日期:2023- 09-04
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