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基于语义分割网络模型的路面裂缝识别
摘要
路面裂缝作为路面病害的重要表现形式，在道路维护中具有重要的意义。本文基于语义分割网络模型，探究了路面裂缝的识别方法。首先，数据集的建立是本研究的基础，然后实验利用U-net、PSPNet等网络对路面裂缝进行了分割，并进行了模型的对比分析。本文的结果表明，利用网络模型进行道路裂缝的分割能有效地提高裂缝检测的准确性和稳定性，并具有广泛应用前景。
关键词：路面裂缝；语义分割网络；U-net；PSPNet
Abstract
Asanimportantmanifestationofroadpavementdisease,roadcrackshavesignificantsignificanceinroadmaintenance.Inthispaper,basedonthesemanticsegmentationnetworkmodel,themethodofidentifyingroadcracksisexplored.Firstly,theestablishmentofdatasetisthefoundationofthisresearch.Then,theU-netandPSPNetnetworksareusedtosegmentroadcracks,andthecomparisonanalysisofthemodelsiscarriedout.Theresultsshowthattheuseofnetworkmodelsforroadcracksegmentationcaneffectivelyimprovetheaccuracyandstabilityofcrackdetection,andhasbroadapplicationprospects.
Keywords:Roadcracks;SemanticSegmentationNetwork;U-net;PSPNet
一、引言
道路病害是道路使用过程中的大问题，路面裂缝构成了道路病害的一个重要组成部分，在道路维护和管理中具有重要意义。因此，对路面裂缝的识别和分割具有很高的实用价值。
现有的路面裂缝检测技术主要依赖于经验判断和人工巡查，这种方法显然存在着许多缺陷。随着图像处理和深度学习技术的快速发展，越来越多的基于深度学习的图像分割算法被应用到路面裂缝的检测中。语义分割网络模型作为深度学习中的主要应用之一，已经在各种图像处理的领域得到广泛的应用。
本文根据语义分割模型的基本原理，采用U-net和PSPNet两种网络模型对路面裂缝进行检测，以获得更准确和更稳定的检测结果。本文的主要贡献在于：首先，利用深度学习技术实现对路面裂缝的准确分割；其次，进行了模型对比分析，确定了最适合路面裂缝检测的网络模型；最后，为路面裂缝检测提供了一些新思路和参考方法。
二、相关工作
已有许多学者对道路裂缝检测进行了研究，尝试使用各种算法进行路面裂缝提取，其中基于深度学习的算法被认为是最具潜力的算法之一。
（略）
三、数据集建立
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四、方法
4.1U-net网络
U-Net是一种全卷积网络（FCN），由Ronneberger等人在2015年提出，它是深度学习领域中用于图像分割任务的有趣获得进展之一。U-Net网络结构采用encoder-decoder框架，由对称的卷积层和上采样层构成。其中，encoder部分是由一系列的卷积层组成，进行不断的降采样，将图像转换为低维表达，然后传给decoder部分。decoder部分具有对称的结构，使用反卷积层或上采样将表达重新提升到原始图像大小，同时进行跳跃式连接以产生更好的上层和下层特征中的信息流。
（具体网络结构图略去）
4.2PSPNet网络
PSPNet是由郭熙等人于2016年提出，它是基于语义分割的深度学习网络模型，旨在解决语义分割图像分辨率受限的问题。PSPNet将Pooling的方式引入，可以提取全局特征，同时保留住局部特征，对于语义分割任务非常有效。PSPNet的核心在于增加了一个PyramidPoolingModule来统计图像中的上下文信息，在不同的pooling尺度上采样新的特征图后，再将这些特征图进行拼接。
（具体网络结构图略去）
4.3训练及测试
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五、实验结果与分析
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六、结论
本文提出了一种利用语义分割网络模型识别道路裂缝的方法，采用U-net和PSPNet两种模型对数据集进行训练和测试，实验结果表明，两种网络均可以很好地检测路面裂缝。同时，在两种模型中，PSPNet模型检测效果略优于U-net模型，可以更精确地识别道路裂缝，因此，PSPNet是最适合于研究路面裂缝检测的模型之一。
此外，未来的工作可以进一步探究网络结构的优化，提高道路裂缝的识别精度和稳定性，并可将本文的方法拓展到