基于深度卷积神经网络和自适应阈值法的道路裂纹检测
该研究使用了六种卷积神经网络模型来进行道路裂缝的检测，并使用一个由 14000 个样本组成的新型真实二元裂缝数据集进行微调，观察数据集扩增的效果，并得出 ResNet 和 VGG16 模型具有最高精度为 98% 的结论。
Apr, 2023
本论文采用各种深度学习模型，如 VGG19、ResNet50、Inception V3 和 EfficientNetV2，在表面裂缝检测上进行了精细调整，并通过精确度、召回率和 F1 得分进行了比较。
Jan, 2024
利用无人机和图像处理技术自动化当前桥梁视觉检查实践是提高检查效果、鲁棒性和降低成本的一种显著途径。本文研究了一种新颖的深度学习方法，用于检测高分辨率钢桥图像中的疲劳裂纹，首先，我们介绍了一个包含钢桥裂纹图像的新颖而具有挑战性的数据集。其次，我们将 ConvNext 神经网络与先前最先进的编码器 - 解码器网络集成，进行裂纹分割研究和报告，并研究了在应用于高分辨率钢桥裂纹图像时使用背景补丁对网络性能的影响。最后，我们引入了一种损失函数，允许在训练过程中使用更多的背景补丁，从而显著降低了误报率。
Mar, 2024
本研究提出了使用 You Only Look Once (YOLO) 版本五（YOLOv5）和版本八（YOLOv8）算法来检测和分类道路路面裂缝的方法。实验结果表明，在不同照明条件和图像尺寸下，路面裂缝的检测精度可达 67.3%。该研究的发现可以帮助公路管理机构准确地检测和分类不同照明条件下的资产状况，减少人工检查的成本和时间，极大地降低公路资产维护的成本。
Jun, 2024
本文通过比较 9 个深度学习模型在道路表面裂缝检测任务中的表现，发现基于 transformer 的模型相对于卷积神经网络更易于训练、准确率更高，但通常表现出更高的内存消耗和低效率，其中 SwinUNet 为最佳模型，结果可为表面裂缝检测提供指导。
Apr, 2023
通过利用裂缝的背景和上下文信息，本文提出了一种端到端的深度学习方法来准确地定位图像中的裂缝，并且在 Bitumen Pavement Crack 数据集上的实验结果表明，该方法表现良好且优于当前最先进的方法。
Apr, 2024
过去十年中，开发了自动化方法来更高效、准确和客观地检测裂缝，以替代传统的手动视觉检查技术。在这些方法中，语义分割算法在逐像素裂缝检测任务中展示了有希望的结果。然而，训练这样的数据驱动算法需要大量人工标记的带有像素级注释的数据集，这是一个高度费时费力的过程。因此，我们提出了一种无监督的逐像素道路裂缝检测网络（UP-CrackNet），通过生成多尺度正方形掩膜并从中随机选择一些，来破坏未损坏的道路图像。随后，我们训练了一种生成对抗网络，利用周围未损坏区域学到的语义上下文来恢复破坏的区域。在测试阶段，通过计算输入图像和恢复图像之间的差异生成误差图，从而实现逐像素裂缝检测。我们全面的实验结果表明，UP-CrackNet 在超出普遍用途的无监督异常检测算法之上，表现出可比或更好的性能和卓越的泛化能力，当与最先进的监督裂缝分割算法进行比较时。我们的源代码公开在 mias.group/UP-CrackNet。
Jan, 2024
为了确保道路安全，需要进行路面裂缝检测。本研究提出一种基于深度学习的新型网络体系结构，称为特征金字塔和分层增强网络（FPHBN），以解决路面裂缝检测中的难题。实验表明，该方法在准确性和通用性方面优于现有的检测、边缘检测和语义分割方法。
Jan, 2019
本研究提出了一种半自动裂缝分割工具，通过图像处理算法利用多方位小波变换构建图像的 “方向得分”，从而计算出最佳裂缝路径，进而实现像素级的分割，该方法优于完全自动方法，并显示出成为手动数据标注的合适替代方法的潜力。
Mar, 2024