基于红外图像识别技术的道路与桥梁故障诊断

摘要

针对传统道路与桥梁故障诊断方法识别效率低、数据误差大等问题,提出了一种基于红外线图像识别的智能监控系统,并采用装有红外对射光栅的故障监控机进行监测,实现图像识别、数据管理和应用为一体化。该系统包含分层图像融合框架,采用逐层深度学习技术挖掘图像的细节信息,提取图像的关键信息进行词典学习。根据形态相似性,将源图像分为平滑、随机和主方向的面片。分别采用基于Max-L1和L2-范数的加权平均融合规则对三个图像块组的高频分量和低频分量进行融合。将融合后的低频分量和高频分量进行组合,得到最终的融合结果。对比实验验证了所提出的图像融合方案的实用性和可靠性,在相同的图像分割参数下,本模型计算得到的故障监测率为94.14%。