沥青路面裂缝深度学习识别方法：90%识别率的BP神经网络策略

本文主要探讨了"基于BP神经网络的沥青路面裂缝识别方法研究"。作者团队由英红、丁海明、侯新月和刘杨等组成，他们在桂林电子科技大学建筑与交通工程学院开展这项研究。问题背景是沥青路面图像常常受到噪声污染，且传统处理方法如滤波和边缘检测在识别裂缝时效果不理想，容易混淆真正的裂缝信息和类似裂缝的噪声。 研究者们利用了BP神经网络的特性——学习能力和容错性，提出了一种创新的识别策略。首先，他们对原始的沥青路面图像进行同态滤波处理，这是一种能够保持图像边缘信息的滤波技术，以增强裂缝的视觉可辨识度。接着，将增强后的图像分割成32像素×32像素的小方格，这样便于后续处理。 在每个小方格中，作者们提取了包括图像参数在内的特征，并结合其相邻方格的预测结果，这些数据被用于训练BP神经网络。神经网络的训练目的是学习和理解哪些特征组合能有效区分裂缝和非裂缝区域。经过训练，图像小方格被分类为有裂缝或无裂缝，实现了初步的裂缝提取。 实验结果显示，这种方法的识别率高达90%以上，显示出显著的识别性能。这种方法不仅能准确识别裂缝，还能有效减少噪声干扰，对于实际的沥青路面裂缝检测具有很高的实用价值。因此，这种基于BP神经网络的裂缝识别方法被认为是一种可行且高效的解决方案，适用于沥青路面维护和管理。 关键词集中在"沥青路面"、"同态滤波"、"神经网络"以及"裂缝识别"上，这些都是论文的核心技术讨论点。该研究在计算机视觉领域，特别是在道路工程中的应用方面具有重要意义，可能对未来智能交通系统的路面检测技术有所贡献。整个研究过程遵循了严格的学术规范，并通过期刊《河南理工大学学报(自然科学版)》发表，获得了同行的认可。