典型文献
一种新的沥青路面灌封裂缝自动提取方法
文献摘要：
为了提高基于图像处理的沥青路面病害识别效率和精度,引入图像增强处理中的多尺度视网膜(multi-scale Retinex,MSR)算法以减弱光照不均匀、道路场景多变等因素对路面病害图像质量的影响.针对SegNet网络难以精确分割沥青路面微小病害的问题,采用比视觉几何群网络(visual geometry group network,VGG)效果更好的残差网络(residual network,ResNet)作为主干网络,同时加入空洞卷积(dilation convolution)层,提高网络对细小病害的识别性能;针对改进网络在识别病害时误检率较高的问题,运用阈值法剔除分割结果中的假阳性.为了验证改进算法的有效性,将其与具有代表性的语义分割方法(如SegNet、BiSeNet)在相同数据集上进行对比,三者的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别为0.7763、0.6743、0.6971,三者的F1分数(F1-score,F1)分别为0.8999、0.8743、0.8990.运用所提方法对甘肃省部分路段的路面灌封裂缝进行识别,结果与人工检测相比,漏检率为0.09％,误检率为2.49％.实验结果表明:所提方法能够更精确地提取沥青路面灌封裂缝.
文献关键词：
图像语义分割;阈值分割;沥青路面灌封裂缝;编解码网络;空洞卷积
中图分类号：
[1]
交通运输（U）
/
公路运输（U4）
/
道路工程（U41）
/
路基、路面工程（U416）
/
路面工程（U416.2）
/
路面：按使用材料分（U416.21）
/
沥青路面（U416.217）
作者姓名：
邓砚学;张志华;张新秀
作者机构：
兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州730070;兰州交通大学地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州730070;甘肃省公路路网检测重点实验室,兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]邓砚学;张志华;张新秀-.一种新的沥青路面灌封裂缝自动提取方法)[J].科学技术与工程,2022(16):6687-6694
A类：
沥青路面灌封裂缝
B类：
自动提取,沥青路面病害,路面病害识别,图像增强处理,多尺度视网膜,multi,scale,Retinex,MSR,弱光照,光照不均匀,道路场景,路面病害图像,图像质量,SegNet,精确分割,小病,视觉几何,visual,geometry,group,network,VGG,残差网络,residual,ResNet,主干网络,空洞卷积,dilation,convolution,细小,识别性,进网,误检率,阈值法,假阳性,改进算法,分割方法,BiSeNet,平均交并比,mean,intersection,over,union,MIoU,score,分路,路段,漏检率,图像语义分割,阈值分割,编解码网络
AB值：
0.420435
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