脉冲神经网络提升路面裂缝精确检测:91.1%准确率
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更新于2024-08-11
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本文主要探讨了基于脉冲耦合神经网络的路面裂缝提取方法,针对裂缝在路面图像中的特性——通常比背景更暗,作者提出了结合赋时矩阵的脉冲耦合神经网络模型。这种方法首先对路面图像进行分割,通过识别裂缝与背景之间的光谱差异,粗略地定位裂缝区域。
脉冲耦合神经网络模型在此应用中发挥了重要作用,其模拟了神经元之间的信号传递,通过学习和调整权重来识别裂缝特征。结合赋时矩阵有助于优化处理过程,提高识别精度。这种方法在粗提取阶段的平均检测率达到了92.43%,但虚检率相对较高,为47.67%,这意味着在识别出的裂缝中有一部分是误报。
为了进一步提高精度,作者又引入了数字形态学的方法。基于裂缝区域通常比杂质区域大这一特性,通过计算每个连通区域内的像素数量,提出了一种新的连通区域提取算法。通过设置阈值(即阂值法),有效地剔除了杂质,实现了裂缝的精提取。这种方法在精提取阶段显示出了更好的性能,平均检测率为91.1%,虚检率降低到了7.68%。
这项研究将脉冲耦合神经网络和数字形态学相结合,显著提升了路面裂缝的检测准确性和效率。这对于道路工程领域,特别是公路路面裂缝的检测和维护具有重要的实际应用价值。研究成果对于优化道路维护策略、预防和修复裂缝,以及评估路面结构健康状况具有重要意义。该论文的研究成果被归类于道路工程、公路路面裂缝检测、脉冲耦合神经网络以及数学形态学等多个领域,为相关领域的研究提供了新思路和技术支持。
2015-05-11 上传
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