基于改进的分水岭算法的路面裂缝检测

传统的分水岭算法在图像处理中具有保持微弱边缘信息良好的优点,但容易产生过分割问题。针对传统分水岭算法过分割的问题对分水岭合并算法进行了改进,结合沥青路面裂缝特点提出了梯度熵的概念,同时提出了自适应区域合并算法作为判断区域合并的准则,通过该方法在路面裂缝检测上的应用,实验结果表明,该方法与改进前分水岭算法相比,提取出的路面裂缝噪声少,细节保持得好,而且有效地解决了过分割问题。     

改进的BP算法在路面裂缝分类中的应用

针对传统BP神经网络训练速度慢,误差大且易陷入局部极小值的缺点,设计了一种改进的复合误差函数来代替传统的全局均方误差函数以提高其学习率,同时采用了改进的分层动态调整不同学习率的新BP神经网络对路面裂缝图片进行分类。实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法在检测精度和速度上有了明显的提高。     

基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测

为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-basedcracknetworks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解码器间加入基于注意力机制的特征模块(attention-basedfeaturemodule,AFM),以利用全局信息和增加对检测不同尺度裂缝的鲁棒性,更好地提取裂缝特征和定位裂缝位置;在解码阶段也引入注意力机制,设计了基于注意力机制的解码模块(attention-baseddecodermodule,ADM),实现对裂缝的准确定位.在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上,与U-Net等其他8种方法进行了比较,结果表明, ACNet裂缝检测效果更理想,在主观视觉上,裂缝定位更准确,细节更丰富;在实验指标F1和重合率上,检测结果都有明显提升,说明了该网络的有效性.     

基于灰度极小值的路面裂缝检测算法

为提高路面裂缝检测的识别准确率、提高检测效率和降低检测成本,提出一种基于灰度极小值的路面裂缝检测算法。算法在不对路面灰度图像做任何预处理和标注训练的前提下,依据路面裂缝灰度极小值直方图提取不同对比度的裂缝特征;根据不同对比度裂缝的灰度空间分布特点,设计不同对比度裂缝多方向激活重构算法;依据裂缝的线性特点设计伪裂缝去除算法,在保留裂缝细节信息的前提下去除伪裂缝。在公共数据集上进行测试,结果表明算法能够检测不同类型的路面裂缝,具有一定的实际应用价值。     

一种高精度路面裂缝检测网络结构:Crack U-Net

路面裂缝对行车安全有很大的潜在威胁,以往的人工检测方法效率不高.现有裂缝检测方法模型泛化能力低,在复杂背景下的裂缝分割能力差且效率不高.为了解决这些问题,文中提出了一种基于编码器-解码器结构的新改进型网络结构Crack U-Net,目的是提高路面裂缝检测的模型泛化性以及检测精度.首先,Crack U-Net用密集连接结...     

基于布谷鸟搜索的路面裂缝图像检测算法

针对路面裂缝自动检测难题,提出一种基于布谷鸟搜索的路面裂缝图像检测算法。首先,将RGB彩色图像转换到HSV空间,并用全变差模型对V分量去噪。然后利用直方图计算图像的初始聚类中心,将其作为搜索域约束进行布谷鸟算法迭代。最后利用K均值计算新的聚类中心,更新当前的鸟窝位置,得到最优图像分割阈值。试验结果表明:提出的算法去噪能力强,分割效果好,能很好地提取路面裂缝,性能优于Otsu算法。     

一种基于集成学习的路面裂缝检测仿真算法

针对当前智能学习算法对道面裂缝识别准确率不高的状况,提出了一种采用集成学习识别道面裂缝的算法.对图像进行栅格化和二值化处理,发现像素均值和像素标准差能够较好地反映裂缝信息,因此提取了像素分布密度、均值和标准差的水平投影和垂直投影作为特征量;引入stacking集成学习算法对裂缝进行检测,以基本分类器的输出作为元数据集,...     

一种改进型的PCNN路面裂缝检测方法

路面病害的视觉自动检测一直是公路养护研究的热点问题,针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)在路面图像分割中的参数选择以及迭代中最佳分割结果的选择问题,提出通过简化脉冲耦合神经网络的模型,对关键参数自适应以及神经元点火条件的改进,以图中最大的裂缝作外接矩形,在迭代去噪过程中,外接矩形面积大大减小或矩形内部出现更多裂缝,表明...     

基于图像分析的路面裂缝检测识别系统

当公路路面开裂后,及时对路面裂缝进行维护才能有效降低公路的维护成本、提高公路的使用寿命。开发路面裂缝的检测识别系统不仅降低公路维护成本,而且可以防止意外发生,保护人身安全。首先,对图像进行预处理,目的是消除图像上的干扰裂缝识别的噪声。然后对图像进行检测识别,在图像上标记出裂缝准确区域,通过EXCEL保存试验所提取的裂缝参数信息。本系统通过使用Matlab软件编写程序实现整个图像裂缝识别过程。仿真实验结果表明,本系统能有效识别路面裂缝,大大效降低工人养护路面的成本和效率。     

基于OpenCV和改进Canny算子的路面裂缝检测

在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行改进,使用Ostu算法实现双阈值的自适应获取。实验结果表明,改进后的Canny算子对路面裂缝检测时,保证了检测的实时性,且提高了检测的精度。     

基于改进Faster-RCNN的沥青路面裂缝检测

针对目前沥青路面裂缝检测存在的识别率低和细微裂缝在复杂背景下难以检测的问题, 提出了基于改进Faster-RCNN的裂缝检测方法. 首先, 通过多功能路面检测车采集路面图像, 将13 000张图片按8:2的比例分为训练集和测试集来建成路面裂缝检测数据集; 然后分别采用VGG16、MobileNet-V2和ResNet50网络替换Faster-RCNN模型中的特征提取网络对裂缝进行识别, 结果表明, ResNet50与Faster-RCNN结合对裂缝的检测准确率达到0.805 8, 效果最好; 裂缝都分布在同一水平面上, 不存在层次信息, 因此将ResNet系列其它网络与Faster-RCNN模型结合, 以期得到更好的检测效果, 结果表明, 相比于ResNet18和ResNet101, 还是ResNet50检测性能最好; 由于还存在细微裂缝漏检的问题, 将CBAM模块引入ResNet50, 并且比较不同插入位置对检测准确率的影响. 实验表明, 改进的Faster-RCNN模型检测精准度达到85.64%, 能有效检测出复杂背景下的细微裂缝.     

基于改进模糊聚类算法的路面裂纹图像分割

图像分割是路面裂纹识别的关键步骤,图像分割的效果直接影响路面裂纹的识别和分类。针对路面图像模糊核均值聚类算法中迭代结果容易出现局部最优的问题。提出一种改进的模糊核均值聚类算法,利用OTSU算法先获得最佳阈值,再通过该阈值得到各聚类的灰度均值,将这些均值作为聚类中心的初始值以实现模糊聚类算法。路面图像裂纹分割试验结果证明,提出的改进算法实现初始聚类中心的优化,避免算法出现局部最优,提高了分割效果,可以应用到路面裂纹图像分割的工程应用中。     

改进BP算法在入侵检测系统中的应用

提出一种改进的BP算法,该算法中学习速率 不是凭经验给出的固定值,而是在学习过程中计算出的最优值αk。实验结果表明,与传统的BP算法相比,该算法可以减少学习时间,提高学习速度和网络入侵检测系统(NIDS)的检测率,可以解决当前NIDS普遍存在的虚警率过高问题。     

非结构化P2P网络的一种改进搜索算法

分析非结构化P2 P网络中利用原始的洪泛法进行资源搜索时产生冗余查询包的原因,提出整改的措施和优化的机制,在此基础上给出改进的搜索策略,同时设计出一种更好的分段搜索算法,并对其进行实验仿真,通过和洪泛法的模拟分析比较,表明改进后算法的高效性和可行性。     

一种基于连通度选择的改进P2P资源搜索算法

P2P网络普遍采用Chord算法,该算法使用一致性哈希函数为关键字和节点分别分配一个m位的标识符,使关键字较均匀地分配到节点上,以获得一个负载均衡的环形结构。该文在Chord算法中引入连通度选择,根据对节点已收发信息的分析,建立信息连通键值,调整节点关键字序列,减少低效信息的查询与传输。仿真实验证明,改进后的算法具有更低盲点率、更高即效性和搜索能力。     

基于改进显著图的高效裂纹检测算法

裂纹检测对于确保设施和设备的安全运行非常重要。然而现有的裂纹检测方法数据标注困难,且训练时间长,检测速度慢。针对这些问题,提出一种基于改进显著图的裂纹检测算法,应用卷积神经网络提取的特征计算出图像中裂纹的位置,从而实现裂纹检测。该算法解决了裂纹检测算法数据标注困难的问题;训练时间短,使用两块k80显卡训练时间仅为23 min;检测速度快,具有105 帧/s的检测速度;同时在自制数据集上达到了52%的平均精度,验证了该算法的有效性。     

改进类电磁机制算法预测应用

改进类电磁机制算法,优化一种新的神经网络预测模型,应用于求解复杂的水质预测实际问题.实验数据采集黄河兰州段新城桥监测断面177组监测数据,其中前154组为模型训练数据,后23组为模型测试数据,与经典预测模型对比,改进算法优化的新模型预测结果均方误差较小,误差稳定性好,预测结果更准确.     

改进RML路由算法及其在基于MAS的P2P系统框架中的应用

P2P计算模型很可能会成为下一个Internet技术的新亮点,基于这种模型的分布式计算已经成为当前研究的热点。目前大部分的研究项目旨在解决P2P的安全、可靠性及路由等问题。文章提出了一种改进的RML路由算法,并介绍了该算法在基于Multi-AgentSystem的P2P系统框架中的应用。     

改进型遗传算法在故障诊断中的应用磁

遗传算法优化后的 BP 神经网络具有较好的全局搜索能力,但在迭代后期要求有较好的局部搜索能力,因此,通过对遗传算法进行改进,来平衡系统的全局搜索能力和局部搜索能力。实验表明,改进后的遗传算法能对各种故障进行可靠的分类,有效地提高了故障诊断的效率和准确度。