多级卷积神经网络的沥青路面裂缝图像层次化筛选

如何快速准确地识别与评估沥青路面裂缝病害,已成为路面养护和保障道路安全的重要任务之一。实际采集路面图像中往往存在大量的非裂缝图像,在保证裂缝图像无漏筛的前提下,尽可能提高裂缝图像的精确率与非裂缝图像的真负例率,则对于降低人工筛选的工作强度,以及后续裂缝自动分割与病害损坏程度评估具有重要实际意义。故此,提出了一种多级卷积神经网络的沥青路面裂缝图像筛选方法,由训练、微调与验证三阶段构成,利用微调集获得softmax层输入微调增量。为避免裂缝图像召回率增加与精确率下降的问题,在对比不同卷积神经网络筛除的非裂缝图像异同基础上,采用改进AlexNet作为一级筛选网络,VGG16或ResNet50作为二、三级筛选网络的层次化处理模型。对于含噪声及复杂路面图像测试集的实验结果表明,三级层次化筛选模型能在100%召回裂缝图像时,达到高的真负例率及准确率。与其他方法的对比实验表明,所提方法可有效解决沥青路面裂缝图像漏筛问题,且具有更好的检测效果。