复杂环境公路隧道裂缝快速识别与分割算法研究

复杂环境公路隧道裂缝快速识别与分割算法研究

杨勇1,夏玉2

云南省公路科学技术研究院

云南省 昆明市 650000

摘要：本文提出了一种基于深度学习的复杂环境公路隧道裂缝快速识别与分割算法，该算法首先使用图像采集设备获取公路隧道内部的裂缝图像，并利用数据增强方法增加数据集的样本数量，采用Faster R-CNN深度学习网络进行裂缝目标的快速识别，并利用形态学方法对裂缝目标进行分割，使用Faster R-CNN网络的特征提取层、区域候选层、分类和边框回归网络，对裂缝目标进行识别和定位，并使用形态学方法对裂缝目标进行分割，以得到更准确的裂缝区域。

关键词：复杂环境；隧道裂缝；分割算法

一、隧道衬砌图像特征及智能识别流程

（一）复杂环境公路隧道衬砌图像特征

复杂环境下的公路隧道衬砌图像特征包括光照和颜色、纹理和细节、形状和结构、噪声和模糊度，以及尺度和变形等方面[1]，进行图像处理和分析时需要考虑到这些特征，以提高图像的清晰度和可识别性[2]。一方面，隧道内通常缺乏自然光线，而采用的照明方式和灯光颜色可能会影响图像的亮度和颜色分布。此外，隧道内可能存在的气体和灰尘也可能影响图像的颜色和清晰度。不仅如此，隧道衬砌的形状和结构可能因设计不同而有所差异，例如弯曲或直线形状，不同的衬砌材料和结构等，这些因素会影响图像中衬砌的形状和结构特征。其次，由于隧道内的光线和视野等限制，图像可能存在噪声和模糊度，在低光环境下，图像可能因过度曝光或模糊而难以辨认衬砌的特征[3]。此外，图像中的衬砌可能因为拍摄的角度和距离等因素而出现尺度和变形，在拍摄较远距离的情况下，衬砌可能显得较小或不够清晰，而在近距离拍摄时可能出现畸变或变形。

（二）裂缝目标识别及形态分割流程

裂缝目标识别及形态分割是图像处理领域中常见的一项任务，其主要目的是从图像中提取裂缝目标，并对其进行形态学分析和定量化处理。首先需要对图像进行预处理，例如去除噪声、调整亮度和对比度等，有助于提高后续的裂缝目标识别和形态分割的准确性和稳定性。

其次，通过使用图像处理算法，如边缘检测、二值化、形态学运算等，对图像进行处理，以分割出裂缝目标。不仅如此，将检测到的裂缝目标进行区域分割，以便进一步的形态学分析和定量化处理，常用的区域分割算法包括区域生长、分水岭算法。此外，对裂缝目标进行形态学分析，包括计算裂缝目标的面积、周长、长宽比等形态学特征，这些特征可以用于进一步的定量化处理和比较不同裂缝目标之间的形态学差异，对裂缝目标进行形态学重构，以便进一步的分析和处理，可以通过形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等来实现。最后，通过图像可视化技术将结果呈现出来，以便用户直观地了解裂缝目标的形态学特征和分布情况。

综上所述，裂缝目标识别及形态分割的流程包括数据预处理、裂缝目标检测、裂缝目标区域分割、形态学分析、形态学重构和结果可视化等步骤。这些步骤是相互关联的，通过合理地选择和组合不同的算法和技术，可以实现对裂缝目标的准确、高效地识别和分析。

二、裂缝目标识别及语义分割算法

（一）图片移动采集及样本库构建

图片移动采集是指通过移动设备对现实生活中的场景进行拍摄，采集图片数据以用于后续的分析和处理。在采集过程中，需要注意选择合适的拍摄角度、光线条件和分辨率等因素，以保证采集到的图片具有足够的质量和多样性。

样本库是指由大量标注好的图片数据组成的数据库，用于训练和测试计算机视觉模型。样本库的构建通常包括以下步骤：

（1）数据采集：采用图片移动采集方法获取足够数量的图片数据，并进行筛选和去重处理。

（2）数据标注：对采集到的图片进行标注，以便后续的模型训练和测试。标注包括对图片中的目标进行标记、分类和描述等。

（3）数据预处理：对采集到的图片进行预处理，如调整大小、裁剪、灰度化等，以便提高模型的训练和测试效果。

（4）数据分割：将数据分为训练集、验证集和测试集三部分，用于模型的训练、调参和测试。通常，训练集和验证集的比例为7:3或8:2，而测试集的比例为10%左右。

（5）模型训练和测试：利用标注好的样本库，采用机器学习或深度学习算法进行模型训练和测试，以获得具有较高准确性的计算机视觉模型。

图片移动采集及样本库构建是计算机视觉领域中非常重要的工作，它们为计算机视觉算法的设计、开发和应用提供了基础数据和基础资源，为计算机视觉的发展和应用奠定了基础。

（二）裂缝目标识别Faster R-CNN深度学习网络

（1）特征提取层

Faster R-CNN特征提取层的第一层是卷积层，卷积层通过对输入图像进行卷积操作，从图像中提取出特定的特征。在Faster R-CNN中，卷积层使用了ResNet等预训练模型的卷积层，以提取更加高级的图像特征。此外，FPN是Faster R-CNN中的一个重要组成部分，它能够有效地从不同尺度的特征图中提取目标特征。FPN通过构建一个特征金字塔，将输入图像分别进行卷积和下采样操作，并将不同尺度的特征图进行融合，以提取出不同大小和尺度的目标特征。RoI池化层是Faster R-CNN中的一个关键组成部分，它能够将输入特征图中的不同区域（即候选框）对齐到相同的大小，以便进行后续的分类和回归操作，RoI池化层将每个候选框中的像素均匀地分成若干个子区域，并从每个子区域中提取一个最大值作为该子区域的特征，然后将所有子区域的特征拼接起来形成一个固定长度的向量。

（2）区域候选层

Faster R-CNN使用了一种称为“选择性搜索”的算法，从输入图像中生成多个候选框。该算法通过对图像进行分割，将不同区域的颜色、纹理和形状等信息组合起来，生成多个大小和比例不同的候选框，选择性搜索算法能够高效地生成大量的候选框，从而提高了目标检测的效率。在生成候选框之后，Faster R-CNN使用了一种称为“边界框回归”的算法，对生成的候选框进行裁剪和调整，以更好地适应目标的形状和大小。边界框回归算法通过学习训练集中目标的边界框位置和大小信息，对生成的候选框进行调整和裁剪，使其更加贴合目标的实际位置和形状。在生成和裁剪候选框之后，Faster R-CNN使用了一种称为“非极大值抑制”的算法，对重叠度高的候选框进行筛选，以减少误检率，非极大值抑制算法通过计算候选框之间的重叠度，筛选出与目标最相似的候选框，并将其他候选框剔除。

（3）分类和边框回归网络

Faster R-CNN使用了一种称为“卷积神经网络”的算法，对输入的候选框进行分类。卷积神经网络是一种深度学习算法，其通过多个卷积层和池化层对输入数据进行特征提取和降维处理，从而实现对图像的高效分类，分类网络的输入为生成的候选框，输出为每个候选框中是否包含目标的概率值。分类网络通过学习训练集中不同目标的特征，可以对输入的候选框进行准确的分类和判断。其次，对于边框回归网络而言，Faster R-CNN使用了一种称为“回归网络”的算法，对生成的候选框进行边框回归，通过学习训练集中目标的边界框位置和大小信息，对生成的候选框进行调整和裁剪，使其更加贴合目标的实际位置和形状。边框回归网络的输入为生成的候选框，输出为调整后的边界框位置和大小信息，边框回归网络通过学习训练集中目标的边界框信息，可以对输入的候选框进行准确的调整和裁剪。

三、识别精度及干扰因素影响分析

一方面，训练集规模是指用于训练机器学习模型的样本数量,通常来说，训练集规模越大，模型的泛化能力就越好，因为它可以更好地捕捉输入数据的特征和规律。不仅如此，数据预处理包括对数据进行归一化、标准化、降维等操作，以便更好地进行训练和测试，不合适的数据预处理可能会影响模型的性能和识别精度。其次，机器学习模型有许多超参数需要设置，例如学习率、批次大小、网络层数等，这些超参数的设置可以直接影响模型的性能和识别精度。

参考文献

[1]宋益. 公路隧道衬砌裂缝图像识别轻量级抗干扰算法研究[D].重庆交通大学,2022.DOI:10.27671/d.cnki.gcjtc.2022.000390.

[2]何佳霓. 多等级公路的三维点云目标分割算法研究与实现[D].电子科技大学,2022.DOI:10.27005/d.cnki.gdzku.2022.002344.

[3]吴晓盈. 公路交通标志与车辆的目标识别设计与实现[D].西安电子科技大学,2012.