基于稀疏编码的桥梁路面裂缝分类方法研究

针对桥梁安全和维护问题,提出了一种基于稀疏编码的桥梁路面裂缝分类方法.该方法从网上随机下载图片数据集作为训练集,减少人工标记的工作量,再用相机采集周围的桥梁路面裂缝图片作为测试集和验证集,针对这些高分辨率图像,采用改进的白化主成分分析进行降维,加速特征学习;针对裂缝图像特点,结合自学习算法,从大量未标识的数据集中提取尺度不变特征,经过改进的稀疏编码表示得到特征字典,并用空间金字塔进行池化;最后用线性支持向量机分类器进行分类.验证结果表明,与其他方法相比,本算法获得的分类准确率更高.

基于生成式对抗网络的细小桥梁裂缝分割方法

提出了一种基于生成式对抗网络的细小桥梁裂缝分割方法。该方法在判别器结构中引入分割分支,将生成式对抗网络与语义分割网络合二为一,兼具超分辨率图像重建功能与分割功能。在处理细小桥梁裂缝分割问题时,该方法先将低分辨率的细小桥梁裂缝图像转换为超分辨率的粗大型桥梁裂缝图像,再对转换后的超分辨率图像进行分割。实验结果表明,该方法更容易识别出细小桥梁裂缝并实现准确分割,与传统的分割方法相比,该方法的分割召回率提高了6%,平均交并比提高了10%。