摘要
桥梁的裂缝不仅会影响整体美观,而且在很大程度上存在着安全隐患,如何有效地检测出桥梁的裂缝信息越来越受到人们的关注。基于此采用图像处理技术与深度学习相结合的方法实现了对桥梁裂缝的检测以及对裂缝信息的量化分析。首先研究适用于裂缝检测的图像预处理方法,如灰度化、平滑处理、归一化;然后通过与深度学习相结合来判断图像中是否存在裂缝;最后通过边缘检测、形态学操作对裂缝信息进行量化分析,如裂缝位置信息、裂缝区域面积、裂缝中心位置等。实验结果表明,采用深度学习的方法对裂缝检测的准确率达到97%,裂缝自动量化与传统人工测量相比较,结果更加准确可靠,且大大减少了人工成本。
作者
吕志金
陈雪芳
LV Zhijin;CHEN Xuefang
出处
《信息技术与信息化》
2021年第10期75-77,共3页
Information Technology and Informatization
基金
国家自然基金项目“含界面相的颗粒增强复合材料裂纹损伤分析的多相Voronoi单元有限元方法研究”(12062007)。
