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DOI: 10.18686/glgc.v4i2.68736

基于机器视觉的桥梁裂缝识别方法研究

吴正思, 倪言希, 应旭永

福州市公路事业发展桥隧中心, 苏交科集团股份有限公司

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摘要：随着国内桥梁运营里程的增长与服役时间的推移,桥梁作为生命线工程的健康状态亟需关注。对桥梁进行服役性能的健康状态评估,及时监测并识别病害,对潜在的异常状况进行预警,具有重大的现实与经济价值。本文利用机器视觉技术,对混凝土桥梁中最常见的病害——裂缝进行图像识别,利用卷积神经网络算法对4000张裂缝图像进行识别训练,生成裂缝识别模型,实现对水平、竖直、斜向和交叉等多种类型裂缝的图像识别,识别结果准确率达90%以上,实现了病害智能识别的功能需求。

关键词：

桥梁健康监测;机器视觉系统;桥梁裂缝;卷积神经网络;图像识别

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3514

年,卷(期)：2022,4(2)