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基于VGG深度卷积神经网络和空间分布的道路裂纹种类识别
基于VGG深度卷积神经网络和空间分布的道路裂纹种类识别
摘要
道路裂纹的检测和识别是道路维修和保养的重要任务之一。由于人工检测的效率和准确性受到限制，因此近年来，基于图像处理和深度学习的自动化道路裂纹检测和识别方法备受关注。本文介绍了基于VGG深度卷积神经网络和空间分布的道路裂纹种类识别方法，该方法能够高效且准确地识别道路裂纹的不同类型，为道路维护和管理提供了有力的工具。
关键词：道路裂纹；深度学习；卷积神经网络；VGG；空间分布
Abstract
Thedetectionandidentificationofroadcracksareimportanttasksinroadmaintenanceandpreservation.Duetothelimitationsofmanualdetectionefficiencyandaccuracy,automatedroadcrackdetectionandrecognitionmethodsbasedonimageprocessinganddeeplearninghaveattractedmuchattentioninrecentyears.ThispaperintroducesaroadcrackclassificationmethodbasedonVGGdeepconvolutionalneuralnetworkandspatialdistribution.Thismethodcanefficientlyandaccuratelyidentifydifferenttypesofroadcracks,providingapowerfultoolforroadmaintenanceandmanagement.
Keywords:roadcrack;deeplearning;convolutionalneuralnetwork;VGG;spatialdistribution
1.引言
道路裂纹是道路老化和磨损的常见问题之一，除了影响行驶舒适度外，它们还可能会导致更严重的路面损坏和安全隐患。因此，道路维修和保养中的重要任务之一就是检测和修复这些裂缝。然而，由于道路的面积广阔，人工检测的效率和准确性受到了限制，因此，自动化的道路裂纹检测和识别方法成为了一个研究热点。
近年来，深度学习已经在图像处理领域中取得了显著的成功，它已被广泛应用于目标检测和物体识别。卷积神经网络（CNN）是深度学习的一种常见模型，它具有良好的抽象特征提取能力和高效的训练方法。VGG是一种经典的CNN模型，其结构简单而有效，在不同的视觉识别任务上都有很好的表现。
本文提出了一种基于VGG深度卷积神经网络和空间分布的道路裂纹种类识别方法。该方法能够高效且准确地识别道路裂纹的不同类型，为道路维护和管理提供了有力的工具。实验结果表明，本方法的准确度和鲁棒性优于其他常见的道路裂纹检测和识别方法。
2.相关工作
近年来，已经提出了许多基于图像处理和深度学习的自动化道路裂纹检测和识别方法。其中，针对道路裂纹的特征提取和分类的工作受到了广泛关注。以下是一些代表性的研究成果：
（1）基于边缘检测的方法
该方法首先对图像进行边缘检测，然后提取边缘特征并进行分类。这种方法易受到噪声和图像分割的影响，因此在实际应用中的性能有限。
（2）基于纹理分析的方法
该方法利用灰度共生矩阵和小波变换等技术对图像进行纹理分析，从而提取裂缝的纹理特征。这种方法具有一定的鲁棒性和实用性，但其分类精度仍有待提高。
（3）基于深度学习的方法
该方法通过训练卷积神经网络对道路裂纹的特征进行提取和分类。这种方法在分类精度和鲁棒性方面都表现出了很好的性能，但在模型设计和训练等方面仍存在一定的技术难度。
3.方法介绍
本文提出的道路裂纹种类识别方法基于VGG深度卷积神经网络和空间分布。具体地，该方法将道路裂纹图像作为输入，首先对图像进行预处理和增强，然后利用训练好的VGG模型提取图像的特征向量，并采用空间分布方法对特征进行修正和调整，最后使用支持向量机（SVM）进行分类。
3.1数据预处理和增强
道路裂纹图像通常受到噪声和光照的影响，因此需要进行预处理和增强。本文采用了基于直方图均衡化和高斯滤波的方法对图像进行预处理和增强。具体来说，首先通过直方图均衡化对灰度分布进行调整，然后通过高斯滤波平滑图像以去除噪声和细节。
3.2特征提取和修正
本文利用了预训练好的VGG模型来提取道路裂纹图像的特征。VGG模型有多个卷积层和全连接层，其中每个卷积层都具有多个滤波器，这些滤波器可以抽取不同层次的特征，从而对道路裂纹图像进行深层次的表示学习。具体来说，本文选择了VGG网络的前5个卷积层来提取特征，将提取到的特征向量作为下一步