基于深度學習的路面裂縫檢查及全面質量管理方法研究.pdf

1、隨著市政道路建設的快速發(fā)展，道路工程質量越來越受到人們的重視，其質量直接影響到國家經濟建設的持續(xù)發(fā)展和人民的生命財產安全。然而，隨著道路結構使用年限的增加、長期荷載、自然災害及人為損害等因素，結構承載力等逐漸下降，甚至會導致安全事故的發(fā)生。因此，對于道路而言，為了延長使用壽命及保證其安全性能，必須對它進行周期性檢測，及時發(fā)現其損傷的部位，以便及時采取一定的預防及維修措施來延長結構的使用壽命，并且防止災難事故的發(fā)生。而目前的道路裂縫的檢測

2、主要是人工檢測，這種方式不僅費時費力，主觀性強，容易出錯，且危險性高。基于圖像識別技術的道路裂縫檢測技術在一定程度上有效解決了這些問題，并且成為該領域的研究熱點。
　　本文主要針對道路裂縫檢測方面的不足，結合目前先進的基于無人機（UAV）的圖像獲取技術、基于深度學習的圖像識別技術及基于Android的移動終端結果展示技術，設計并實現了一個基于深度學習的路面裂縫自動檢查和定位系統(tǒng)(Auto-DIT)。該系統(tǒng)能快速獲取路面的圖像信息，

3、自動識別出圖像中的裂縫并框選出裂縫在圖像中的位置，同時定位出裂縫在城市中的地理位置，最后通過移動終端展示識別結果。此外，本文分析研究了當前道路工程質量管理存在的問題，結合相關質量管理理論，提出了一套基于Auto-DIT的新型全面道路質量管理方法。
　　本文所提出的基于深度學習的路面裂縫自動檢查和定位系統(tǒng)(Auto-DIT)，在一定程度上實現了對道路裂縫進行快速、準確的采集、識別、定位及展示，提高了道路裂縫管理的智能化程度，可以有效