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公开(公告)号：CN118015455A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410125282.1
申请日：2024-01-29
申请人： 山东泰山交通规划设计咨询有限公司 , 山东建筑大学
摘要： 本发明公开的一种公路沥青路面裂缝识别方法及系统，包括：获取公路沥青路面图像；根据公路沥青路面图像和训练好的路面裂缝识别模型，获得公路沥青路面裂缝识别结果，其中，路面裂缝识别模型包括主干特征网络和特征融合网络，主干特征网络包括多层特征提取层，多层特征提取层对公路沥青路面图像进行连续多层特征提取，并将每层提取出的特征输入特征融合网络中，特征融合网络将主干特征网络提取出的第一层特征和最后一层特征之间的每层特征，与其相邻的两层特征进行特征融合，获得多个融合特征，将所有融合特征进行融合，获得加强特征，根据加强特征，获得公路沥青路面裂缝识别结果。提高了公路沥青路面裂缝识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117315261A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311454668.9
申请日：2023-11-02
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本公开属于路面裂缝检测技术领域，提供了一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统，包括以下步骤：采集道路路面数据；构建由对称的编码器和解码器构成的UNet网络模型，将道路路面图像输入编码器中，利用不同扩张率的残差空洞卷积块及MobileOne高效卷积块进行特征提取输出高维特征层，将高维特征层输入解码器中经过相同层数的卷积及密集上采样操作将高维有效特征层还原成与输入图像大小、维度相一致的图像并输出。本公开可实现对于路面裂缝病害的高精度识别，并计算出裂缝病害的量化数值，解决了传统的路面裂缝检测方法需要大量人工参与和耗费大量时间，效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN117521198A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311403446.4
申请日：2023-10-26
申请人： 潍坊市公路事业发展中心 , 山东建筑大学 , 山东绿达建设发展集团有限公司 , 山东省交通运输事业服务中心
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06T5/70 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06N5/048 , G01N15/08 , G01N23/046
摘要： 本发明提出了一种基于CT及AVI ZO孔隙特征的新旧路面层间疲劳预估方法及系统，包括：对不同条件下的试件进行CT扫描；将CT扫描后获得的二维图像导入AVIZO软件中进行可视化处理，并重构试件的三维图像；利用阈值分割提取试件中的孔隙结构，将孔隙进行三维重构，并统计试件内部孔隙数量，计算孔隙体积和面积；依次提取试件内部的开、闭口孔隙和连通、孤立孔隙，并以等效直径为显示比例将试件中的孔隙、孔喉进行展示，得到试件的等效孔隙结构；提取层间位置孔隙的特征信息，获得层间位置处孔隙分布特征；利用ANFIS自适应网络模糊模型完成层间疲劳预估，揭示层间破坏的机理，模型精度较高，根据预测数据对层间破坏情况进行评价，有助于提高薄层罩面技术的路用性能，对于使用薄层罩面预防性养护技术的路面，可以延长薄层罩面技术的使用年限，延缓路面大中修的到来，减少能源消耗和养护成本。
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公开(公告)号：CN117058459A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311103573.2
申请日：2023-08-30
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本公开涉及计算机视觉技术领域，提出了一种基于YOLOV7算法的路面病害快速检测方法及系统，包括：获取待识别的路面图片，并进行预处理；对预处理后的图像进行升维压缩，采用深度可分离卷积进行多层特征提取，并将顶层的图像进行不同感受野的池化特征提取并进行堆叠；将输出的各层特征经过坐标注意力操作后，融合自顶向下的上采样与自底向上的下采样，将各层特征进行多尺度的特征融合，得到特征增强后的特征图；对特征增强后的特征图进行目标检测以及重参数卷积操作，分类后得到路面病害的识别结果。对现有的YOLOV7算法进行改进，快速且高精度地进行路面病害检测，可实现对于路面病害快速、高精度的检测标注。
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