基于图像处理的路面裂缝识别研究

基于计算机视觉的路面裂缝检测研究摘要：随着我国公路使用寿命的增长和交通负荷的增加，路面裂缝检测和养护已成为道路交通领域的首要任务。

为改善人工检测的准确性不高和效率低的问题，使用计算机视觉技术对图象进行识别处理与计算可一定上程度改善此类问题。

本文主要从路面裂缝成因分析、路面裂缝图像处理、裂缝几何特征提取、裂缝图像滤波增强算法展开研究，基于计算机对路面裂缝图像进行处理，提取裂缝主要特征，进行计算分析，从而提高路面裂缝检测的效率和精确度。

关键词：路面裂缝检测；计算机视觉；图像处理；计算分析0 引言目前，公路行业将从大规模建设阶段逐步过渡到大规模养护阶段。

行车荷载导致路面裂缝产生，雨雪等天气加剧路面裂缝破损。

裂缝是路面损害的初期表现形式，及时检测发现裂缝非常重要。

目前我国的路面裂缝检测主要以人工检测为主，但人工检测主要存在检测效率不高、精确度不高、人工耗费过大、影响正常交通等缺点，已经不能满足需求越来越大的道路维保检测任务。

随着自动化检测技术的不断成熟发展，将计算机视觉技术应用于路面的养护检测上，能够对人工检测的不足加以改善，提高检测的效率及精度[1]。

近年来，机器学习和深度学习相关技术得到了井喷式发展，其对图像的识别检测拥有更强的鲁棒性和准确率。

基于计算机视觉对路面裂缝的识别研究方向大致分为基于数字图像处理和基于深度学习[2]。

路面病害的修补与参数测量计算逐渐结合机器视觉技术被广泛应用于路面养护、路面材料与结构设计和路面性能评价分析等领域。

1路面裂缝分析1.1路面裂缝成因分析造成路面裂缝的原因有很多种，外部原因主要是路面行车数量的增加、超载、施工标准不合格以及自然环境等因素的影响，内部原因主要为路面建设时地基不牢靠、填土不均匀以及路面材料质量不合格等原因。

这些原因都会使得路面出现不同程度的损坏，因此路面损坏所表现出的形式和特征也是多种多样的[3]。

2裂缝图像数据采集2.1路面裂缝图像数据采集表1摄像头参数型号传感器参数像素厂商单位像素尺寸IMX486CMOS2000w SONY 1.2μm×1.2μm为了获取足够多的路面裂缝图像，本文从两个方面收集数据：第一，从Internet上爬取用于路面裂缝检测数据；第二，人工采集并标注路面裂缝图像，建立数据集。

基于图像处理和深度学习的沥青路面裂缝检测技术研究摘要：随着我国经济的高速发展，公路总里程呈现增长逐年放缓的态势，从高速增长阶段进入到建设养护并行阶段。

本文分析了路面检测技术的3个阶段；概述了深度学习的概念原理；论述了基于深度学习的沥青路面裂缝检测技术的发展历程与不足。

研究表明为了减少外界因素对现有检测技术和检测设备的干扰，提高检测信号的信噪比，应该开发适合各种情况下的路面检测和数据处理方法，实现路面检测高效化。

关键词：养护；深度学习；裂缝检测；高效化一、引言截至2021年末，我国公路总里程预计达到520万公里，相比于新中国成立之初全国能通车的公路仅有8.08万公里，如今我国的路网保有量已位居全球第一。

其中高速公路里程、全国四级及以上等级公路里程、二级及以上等级公路里程分别达到13.65万公里、433.86万公里、62.22万公里，各乡镇、各建制村完成硬化路面建设的占到整体总数的98%以上。

我国的高速公路路面以沥青路面为主，由于交通量的日益增加，原有设计与施工质量不能满足现有的交通量及车辆荷载，导致公路路基路面出现了各种病害。

如果不及时发现这些病害，路面性能将大大降低，甚至会发生安全事故。

因此，及时地对路面状况进行检测对道路养护尤为重要，通过道路路面检测判断道路的使用情况以及损坏程度，为道路养护管理提供重要依据。

早期，国内外主要采用传统的人工检测。

这种方法浪费了大量人力资源，且检测时间长，准确度不够。

从1990年代以来，随着计算机技术和数字图像采集处理技术的发展，国内外在基于图像处理技术的路面病害检测已成为主要的研究方向。

二、深度学习概述深度学习是一种特殊的机器学习方法，它是机器学习的一大分支。

深度学习的基本结构就是深层神经网络，它的构思来源于生物神经系统实验，模仿动物神经网络行为特征。

1981 年Roger等经过多年的实验发现了人的视觉系统从低层到高层抽象、从稀疏表达到抽象化原理，越到最后越能表达清楚意图。

基于数字图像处理技术的混凝土裂缝识别方法研究一、引言混凝土裂缝是混凝土结构中最常见的缺陷之一，它对结构的耐久性和安全性具有很大的影响。

因此，对混凝土裂缝的识别和评估具有重要的意义。

近年来，数字图像处理技术在混凝土裂缝识别方面得到了广泛的应用。

本文旨在探讨基于数字图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，以提高混凝土结构的可靠性和安全性。

二、数字图像处理技术数字图像处理技术是将数字计算机处理技术应用于图像处理的一种技术。

它主要包括图像获取、图像处理和图像分析三个步骤。

其中，图像获取是指将物理世界中的图像转化为数字信号，图像处理是指对数字图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作，图像分析是指对处理后的图像进行识别、分类、测量等分析。

三、混凝土裂缝识别方法混凝土裂缝识别方法主要包括传统方法和数字图像处理方法。

传统方法主要是手工检查，但这种方法存在主观性、效率低等缺点。

数字图像处理方法通过数字化混凝土表面图像，采用图像处理技术实现自动识别，具有自动化、高效率、准确性高等优点。

（一）图像获取图像获取是数字图像处理的第一步。

对于混凝土表面图像，可以通过数码相机、扫描仪等设备获取。

同时，为了保证图像的质量，需要在拍摄或扫描时注意光源、角度、清晰度等因素。

（二）图像预处理图像预处理是数字图像处理的第二步。

它主要包括图像增强、滤波、灰度化等操作。

对于混凝土表面图像，由于图像中有很多干扰因素，如灰尘、反光等，需要对图像进行预处理以提高后续处理的准确性。

（三）图像分割图像分割是数字图像处理的关键步骤。

它主要是将图像分成若干个区域，以便进行后续的处理。

对于混凝土表面图像，可以采用阈值分割法、边缘检测法等方法进行裂缝的分割。

（四）裂缝特征提取裂缝特征提取是数字图像处理的重要步骤。

它主要是将裂缝从图像中提取出来，并提取其形状、长度、宽度等特征。

对于混凝土表面图像，可以采用形态学操作、边缘检测等方法进行裂缝特征提取。

（五）裂缝识别裂缝识别是数字图像处理的最终目的。

公路路面裂缝图像识别技术研究发布时间：2023-02-17T05:23:25.423Z 来源：《中国建设信息化》2022年10月第19期作者：熊雪平[导读] 阐述公路路面常见裂缝的形式及产生原因，对基于图像处理的路面裂缝识别技术进行分析，采用对比度增强和高斯滤波对图像像素进行增强处理，基于中值滤波算法对采取的图像进行初期降噪处理，采用Prewitt算子分割法和Otsu阈值分割算法对图像进行分割处理，得到路面裂缝图像背景和目标明显区分效果图，便于采用计算机进行后期识别和分类分析，供同类工程参考。

熊雪平邵阳通泰路桥建设有限公司湖南省邵阳市、422000摘要：阐述公路路面常见裂缝的形式及产生原因，对基于图像处理的路面裂缝识别技术进行分析，采用对比度增强和高斯滤波对图像像素进行增强处理，基于中值滤波算法对采取的图像进行初期降噪处理，采用Prewitt算子分割法和Otsu阈值分割算法对图像进行分割处理，得到路面裂缝图像背景和目标明显区分效果图，便于采用计算机进行后期识别和分类分析，供同类工程参考。

关键词：公路路面裂缝；图像识别；技术研究1公路路面常见裂缝种类的分析高速公路路面裂缝在施工因素、气候条件、交通通行量及车辆类型等综合因素作用下产生，其主要形式包括：横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝和块状裂缝。

横向裂缝是由于修筑初期路基压实不足产生的，主要出现在高速公路路面的侧边，受到路面车辆长时间的碾压，裂缝越来越大。

其主要特征为裂缝的分布相对规则，裂缝纵向间距较大，方向为垂直道路中线方向。

纵向裂缝的产生主要是由于路面加宽压实不足、路面修筑时纵向连接处处理不当及重载车辆过度行驶等原因造成，裂缝特征为长度和深度较大，深度一般为5～40mm；长度较长，可达几十米，裂缝的宽度在1～5mm不等，中部一般较大，两边部分较细浅；方向与公路中线平行。

网状裂缝产生的原因是路面基础层软化、稳定性不强和整个路面强度不足等因素引起，其特征为：裂缝的缝间距40cm以下，宽度一般大于0.1cm，其短边的长度一般低于0.4mm，裂缝区域的面积往往大于10m2，其形状多为不规则结构。

关于数字图像处理的路面裂纹识别系统的图像配准摘要：数字图像处理在路面裂纹识别中应用广泛，目前各种算法的准确性和稳定性仍有待提高。

本文提出了一种针对路面裂纹的数字图像处理技术，采用了图像配准和分割算法，能够准确快速地进行裂纹划分。

在实际应用中取得了较好的效果，能够更好地辅助路面维护工作。

关键词：数字图像处理，路面裂纹识别，图像配准，分割算法，维护正文：一、引言路面裂纹识别是道路维护工作的重要环节之一，随着数字图像处理技术的发展，数字图像处理在路面裂纹识别中的应用越来越广泛。

然而，目前的数字图像处理算法准确性和稳定性还有待提高。

本文提出了一种基于图像配准的路面裂纹识别系统，能够在路面维护中起到较好的辅助作用。

二、图像配准图像配准是数字图像处理中的一个重要步骤，其目的是将多幅图像进行准确的重叠，以实现后续处理的精度。

在路面裂纹识别中，由于路面状况的不同，每次拍摄的图像也会有所不同，而图像的配准则可以保证后续的识别和分割能够更加准确地进行。

本文采用了基于特征点匹配的配准方法，通过选取图像中的特征点，计算这些特征点的相互位置关系，最后得到一个包含配准变换的矩阵，可以将多幅图像进行重叠。

三、分割算法在路面裂纹识别中，分割算法是一个比较复杂的过程，其目的是将裂纹区域和非裂纹区域进行区分。

本文采用了改进的聚类算法，将不同的像素值通过迭代的方式进行聚类，实现裂纹区域和非裂纹区域的分离。

值得注意的是，在聚类算法中采用了自适应的聚类阈值，能够适应不同场景下的不同光照和路面情况，提高了算法的准确性和稳定性。

四、实验结果本文将提出的路面裂纹识别系统应用于一些实际情况中，并进行了数次实验。

实验数据表明，本文提出的算法有效地处理了路面图片中的裂纹问题，在实际应用中取得了较好的效果，能够为路面维护部门提供更好的辅助工具，提高路面的维护质量。

五、结论本文提出了一种基于图像配准和分割算法的路面裂纹识别系统，能够在路面维护中起到较好的辅助作用。

基于数字图像处理的混凝土裂缝检测技术研究一、引言混凝土结构是现代建筑中最常见的材料之一，但是随着时间的流逝和外界环境因素的影响，混凝土结构中的裂缝问题也逐渐变得普遍。

裂缝的存在会降低混凝土结构的强度和承载能力，甚至会危及整个建筑的安全。

因此，对混凝土裂缝进行及时有效的检测和修复，是保障建筑安全的重要措施之一。

近年来，随着数字图像处理技术的发展和普及，基于数字图像处理的混凝土裂缝检测技术逐渐成为了研究热点。

二、数字图像处理技术在混凝土裂缝检测中的应用1.数字图像处理技术的优势数字图像处理技术具有高效、精准、自动化等优势，能够对图像进行快速的处理、分析和识别，减少人为干预的误差和主观性，提高检测的准确性和可靠性。

2.数字图像处理技术在混凝土裂缝检测中的应用数字图像处理技术在混凝土裂缝检测中的应用主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等方面。

其中，图像采集是基础，需要使用高分辨率、高灵敏度的相机进行拍摄，保证图像的清晰度和真实性；图像预处理则是为了消除噪声、增强图像对比度和亮度等，使得裂缝能够更加清晰地呈现出来；特征提取则是通过算法对图像进行处理，提取出图像中裂缝的位置、长度、宽度等信息；最后，分类识别则是通过对特征进行分类和识别，判断图像中是否存在裂缝。

三、数字图像处理技术在混凝土裂缝检测中的关键技术1.图像分割技术图像分割技术是数字图像处理的基础，其目的是将图像分为若干个互不重叠的像素集合，以便进行特征提取和分类识别等操作。

在混凝土裂缝检测中，图像分割技术可以将混凝土表面的裂缝区域和非裂缝区域进行分离，为后续的特征提取和分类识别等操作提供基础。

2.裂缝特征提取技术裂缝特征提取技术是混凝土裂缝检测中的关键技术之一，其目的是从图像中提取出裂缝的位置、长度、宽度等特征信息。

常用的裂缝特征提取技术包括基于边缘检测的方法、基于模板匹配的方法、基于形态学的方法等。

3.分类识别技术分类识别技术是将裂缝区域和非裂缝区域进行分类和识别的过程。

单位代码： 10293 密 级：硕 士 学 位 论 文论文题目： 基于数字图像处理技术的路面裂缝检测算法研究Y001090429 胡世昆 李晓飞 教授 信号与信息处理信息网络与多媒体技术工学硕士 二零一二年二月学号姓名导 师学 科 专 业 研 究 方 向 申请学位类别 论文提交日期南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。

研究生签名：_____________ 日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。

本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。

论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。

涉密学位论文在解密后适用本授权书。

研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________南京邮电大学硕士学位论文摘要学科、专业：工学信号与信息处理研究方向：信息网络与多媒体技术作者：2009级研究生胡世昆指导教师：李晓飞题目：基于数字图像处理技术的路面裂缝检测算法研究英文题目：Research on Pavement Crack Detection Algorithom based on Digital Image Processing主题词：数字图像处理；路面裂缝；图像增强；图像分割；裂缝分类Keywords:Digital Image Processing；Pavement Crack；Image Enhancement；Image Segmentation；Crack Classification南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘 要在公路养护中，路面裂缝是衡量公路质量最重要的一个指标，目前国内主要依靠人工来检测高速公路的路况，不仅会受到养护工主观意识的影响，而且还浪费了大量的人力资源，因此基于数字图像处理技术的路面裂检测技术成为路面裂缝检测发展的必然趋势，这种检测技术可以准确快速的对路面情况作出评价。

基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究一、背景介绍混凝土结构的开裂问题在工程建设中是非常常见的，而开裂问题的存在会严重影响结构的安全性以及使用寿命。

因此，对于混凝土结构的开裂检测技术的研究和应用十分重要。

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的混凝土开裂检测技术逐渐成为了研究热点之一。

二、相关技术1.数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。

主要包括图像采集、图像处理、图像分割、图像识别等方面，其中图像分割是进行混凝土开裂检测的关键技术。

2.图像分割技术图像分割是将数字图像分成若干个互不重叠的区域的过程，目的是使得每个区域内具有相似的特征。

常用的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长法等。

3.神经网络技术神经网络是一种模拟人脑神经元进行信息处理的技术。

在混凝土开裂检测领域，可以利用神经网络对混凝土图像进行分类和识别。

4.机器学习技术机器学习是一种能够让计算机自动学习的技术。

在混凝土开裂检测领域，可以利用机器学习技术进行混凝土图像的分类和识别。

三、图像处理的混凝土开裂检测技术1.基于图像分割的混凝土开裂检测技术图像分割是进行混凝土开裂检测的关键技术。

常用的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长法等。

其中，阈值分割是最常用的方法之一。

阈值分割将图像中的像素分成两类，一类是大于阈值的像素，一类是小于等于阈值的像素。

通过调整阈值的大小，可以得到不同的分割结果。

边缘分割将图像中的边缘提取出来作为分割的依据。

区域生长法则是将图像中像素值相近的像素分成一类。

图像分割的结果可以用于混凝土开裂检测中的裂缝检测。

2.基于神经网络的混凝土开裂检测技术神经网络是一种模拟人脑神经元进行信息处理的技术。

在混凝土开裂检测领域，可以利用神经网络对混凝土图像进行分类和识别。

神经网络的输入层是混凝土图像的像素信息，隐层和输出层可以根据需要进行设计。

通过训练神经网络，可以得到一个能够对混凝土图像进行分类和识别的模型。

基于图像处理技术的混凝土表面裂纹识别研究近年来，混凝土结构的使用范围越来越广泛，而混凝土表面裂纹的出现会严重影响其性能和寿命。

因此，混凝土表面裂纹的识别成为了一个重要的研究方向。

基于图像处理技术的混凝土表面裂纹识别研究，可以提高混凝土表面裂纹的识别准确度和效率。

一、混凝土表面裂纹的成因混凝土表面裂纹的成因主要有以下几种：1.温度变化：在温度变化较大的情况下，混凝土内部的收缩和膨胀会导致表面出现裂纹。

2.荷载作用：荷载作用会使混凝土受到拉伸或弯曲，进而导致表面出现裂纹。

3.材料质量：混凝土配合比不当、材料质量不良等都会导致混凝土表面出现裂纹。

二、图像处理技术在混凝土表面裂纹识别中的应用1.图像采集混凝土表面裂纹的图像采集是混凝土表面裂纹识别的第一步。

常用的图像采集设备有数码相机、高清摄像机等。

由于混凝土表面裂纹的颜色和亮度与周围环境的变化较大，因此采集的图像往往需要经过预处理才能进行后续的识别操作。

2.图像预处理混凝土表面裂纹的图像预处理包括灰度化、滤波、二值化等操作。

灰度化是指将采集的彩色图像转换为灰度图像，简化后续的图像处理步骤。

滤波操作可以去除噪声，提高图像质量。

二值化是将灰度图像转换为黑白二值图像，方便进行裂纹的检测和分析。

3.图像分割图像分割是将图像中的裂纹区域与非裂纹区域分离出来的过程。

常用的图像分割算法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

其中，阈值分割是最简单、最常用的分割算法之一，它将图像中的像素值与设定的阈值进行比较，将像素值大于阈值的部分标记为裂纹区域，小于阈值的部分标记为非裂纹区域。

4.特征提取特征提取是从分割出来的裂纹区域中提取出能够表征裂纹形态和性质的特征。

常用的特征提取方法有形态学特征提取、灰度共生矩阵特征提取、小波变换特征提取等。

其中，形态学特征提取是最简单、最常用的特征提取方法之一，它主要是通过对裂纹形态的描述和分析来提取特征。

5.分类识别分类识别是将特征进行分类并进行裂纹识别的过程。

基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究一、绪论混凝土作为一种广泛使用的建筑材料，其强度和耐久性是保证工程质量的重要指标。

然而，混凝土结构在使用过程中，由于各种因素的影响，如温度变化、荷载作用等，容易出现裂缝，进而导致结构破坏，给工程安全带来威胁。

因此，混凝土开裂检测技术的研究具有重要的工程意义。

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的混凝土开裂检测技术逐渐成为研究热点。

本文旨在对基于图像处理的混凝土开裂检测技术进行详细的研究和探讨。

二、混凝土开裂检测技术的研究现状1. 传统混凝土开裂检测方法传统的混凝土开裂检测方法主要包括人工检测、目视检测和机械检测等。

这些方法存在着检测效率低、误差大、成本高等问题，无法满足对大面积混凝土结构进行快速、准确、经济的开裂检测的需求。

2. 基于图像处理的混凝土开裂检测技术基于图像处理的混凝土开裂检测技术利用数字图像处理技术对混凝土表面的裂缝进行自动化检测和识别。

该技术具有检测效率高、误差小、成本低等优点，已成为混凝土开裂检测技术的发展方向。

目前，基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究主要包括以下几个方面：（1）混凝土表面裂缝的自动识别与定位（2）混凝土裂缝的宽度测量（3）混凝土裂缝的形态分析（4）混凝土裂缝的增长监测三、基于图像处理的混凝土开裂检测技术的关键技术1. 数字图像处理数字图像处理是基于计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。

它包括图像采集、图像预处理、特征提取、图像分类等多个步骤。

在混凝土开裂检测中，数字图像处理技术被广泛应用于混凝土表面裂缝的自动识别、定位和测量等方面。

2. 模式识别模式识别是一种基于统计学和机器学习的技术，其目的是对大量的数据进行分类、识别和推断。

在混凝土开裂检测中，模式识别技术被用于对混凝土表面裂缝进行自动识别和分类。

3. 图像分割图像分割是将数字图像分成多个子区域的过程。

在混凝土开裂检测中，图像分割技术被用于将混凝土表面图像中的裂缝区域和非裂缝区域进行分离，便于后续的裂缝识别和测量。

2020年第09期28基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术研究朱芯鸿1，朱奇林1，陈　鹏1，蒋俊浩1，高　垚21.重庆邮电大学，重庆 400065；2.西南政法大学，重庆 401120摘要：在物联网时代，计算机视觉、图像处理、深度机器学习等技术都展开了广泛的实践应用。

其中，处于重要地位的深度学习在一定程度上弥补了深层语义信息的描述模糊以及图像智能检测不精准的不足。

所以，在完备的理论体系及网络模型中引入深度学习是必不可少的。

文章旨在研究基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术的相关要点，以供参考。

关键词：深度学习；图像处理；道路检测中图分类号：TP1830 引言深度学习是一种实现机器学习的技术，具有广阔的市场前景。

由于其本身技术壁垒较高，离实现真正的完全智能化还存有一段距离，但通过前人的不断研究，其视觉处理与图像分析领域已经取得重大突破。

现可以做到在特定应用场景下，结合一定程度上的理解及运用，使机器获得自适应性能力并进行相应的分析以及处理结果数据。

在道路检测方面对此技术的要求极高，精准率需达到一定程度并进行大量的数据训练处理分析进行判断。

1 深度学习及图像处理技术概述深度学习是计算机科学机器学习领域中一个新的研究方向。

它的特定解释是基于样本的统计数据进行学习及分析，并处理相应的文字、图像。

深度学习是一种复杂的机器学习算法，是在自然语言处理、语音智能推荐和其他个性化技术方面取得的显著突破，它甚至可以让机器模仿人类进行思考和学习，帮助人们解决了很多难以处理的烦琐事务［1］。

在机器学习广泛应用的人工智能这一模块，其相关技术也得到了很大突破。

深度学习和各种实际应用效果相结合，对未来智能学习的研究及发展起到了很大的推进作用。

图像处理是通过计算机对图像进行识别及分析，一般指数字图像处理。

而图像压缩、精准复原以及匹配识别是图像处理的三个部分。

图形是视觉信息的相关载体，但是多数情况下，图像模糊会造成分辨不准确，甚至出现判断失误的情况。