一种基于深度学习的路面裂缝快速识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的路面裂缝快速识别方法，首先调整现场照片的大小，其次，调整现场图片的曝光。原始的现场照片光照不均匀，必须对不均匀的曝光进行处理才能实现现场图像的遮挡效果。利用基于灰度分布的像素强度值的直方图来拟合灰度像素值的分布。用基于上一步的均值的阈值方法来实现二进制颜色可视化。如果像素值大于阈值，则将其设置为背景。采用基于连接构件的方法使裂缝形状增强。应用连接工具去噪。搜索图中所有连接的对象，并检查裂缝形状的面积。如果裂缝形状的面积小于阈值，则认为是噪声。如果裂缝形状的面积大于阈值，则视为裂缝。最后，调整CNN输入，并应用扩张和侵蚀重新连接裂缝。调整CNN超参数，确定最优CNN框架。