基于图像处理和卷积神经网络相结合的道路表面裂痕缺陷的检测方法

摘要

基于图像处理和卷积神经网络相结合的路面表面裂痕缺陷识别的方法，包含：步骤一，数据准备：采集2000张1024×512的道路灰度图像；步骤二，图像标定：将采集好的道路图片分类，没有裂痕的图片标定为0文件夹，有裂痕的图片标定为1文件夹；步骤三，将标定好的图片进行图片预处理，并统一尺寸为1024×512；步骤四，建立核心的卷积神经网络算法架AsphaltCrackNet；步骤五，用于生成特征映射的特征提取器的原理；步骤六，划分用于训练和测试的图像数据集；步骤七，训练数据集并计算成本函数；步骤八，该神经网络的学习方法；步骤九，随机初始化和丢失；步骤十，并行计算；步骤十一，得出训练结果，进行测试和评估。在不改变原始图像宽度和高度的情况下，能够确保完美的像素精确度。