基于改进U-net模型的路面裂缝智能识别

路面裂缝快速检测及响应是道路养护部门的一项重要工作,然而传统的裂缝检测方法耗时且准确度低。因此,本文基于改进后的U-net模型实现对路面裂缝精准地自动识别。结合Canny边缘检测、Otsu阈值分割算法和人为干预手段研发一款半自动标注软件,用以实现路面裂缝的像素级标注。研究以路面2D激光图像为数据集,并在此基础上通过数据增强进行数据集样本扩充,从而构建模型训练原始样本库;在实验分析阶段,使用交叉熵损失函数判断预测值与真实值的误差大小,并结合Adam算法优化模型。研究表明改进后的U-net模型在识别精度及泛化能力上均优于原U-net模型及全连接神经网络模型。该研究将为道路养护管理部门的路面病害快速检测提供技术支撑,从而利于快速响应、采取措施保证路面的行车安全。