【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公路安全监测，更具体的说是涉及一种基于红外线成像识别裂缝的方法及系统。
技术介绍
1、随着经济和科技的日益增强，公路交通事业也迅猛发展，与人们的出行安全和交通畅通息息相关。裂缝作为公路病害的一种，是评价公路安全状态的重要指标，如果裂缝不能够被及时检测或者裂缝修复不当，会导致公路结构恶化。裂缝的监测与修复对公路的的安全运营有重大影响，其中裂缝的检测可以为后续的维护修理工作提供有力依据，进而避免道路坍塌，减缓道路损伤恶化，及时的修复可以保障道路质量并提高道路安全性。现有的公路裂缝识别方法分为人工巡检和机器视觉两种，人工巡检的精度较高，但是效率偏低，如果对公路进行大规模监测则需要持续消耗大量人力。机器视觉能够解决人力消耗的问题，通过机器视觉进行初步识别后再进行人工判断也能够提高识别精度。现有的公路裂缝机器识别方案是基于可见光图像进行的，然而可见光图像对应用时间有限制，在可见度较低的情况下，可见光图像的识别准确率会出现下降，在夜晚场景则完全无法使用。因此，如何提供一种基于红外线成像识别裂缝的方法及系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于红外线成像识别裂缝的方法及系统，通过采集红外成像对公路裂缝进行识别，解决了可见光图像受可见度影响较大的问题，并且能够进一步计算裂缝的严重程度，为后续的修复工作提供参考。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于红外线成像识别裂缝的方法，包括以下步骤
4、s1、通过红外成像设备采集样本道路的红外图像；
5、s2、采用人工标记的方式对红外图像中的裂缝标记；
6、s3、对标记后的红外图像进行预处理以及扩充，将扩充后的红外图像作为训练样本；
7、s4、基于训练样本训练裂缝识别网络并进行测试；
8、s5、通过红外成像设备采集待识别道路的红外图像并进行预处理；
9、s6、将目标道路的红外图像输入测试完成的裂缝识别网络进行识别，得到识别结果并计算裂缝的长度、平均宽度、面积信息。
10、可选的，s3中通过旋转、翻转、裁剪的方式扩充训练样本。
11、可选的，红外图像的预处理包括图像去噪和图像增强，其中图像去噪采用小波阈值去噪方法，图像增强采用直方图均衡化方法。
12、可选的，s4具体为：构建并初始化裂缝识别网络，将训练样本分为训练集和测试集，以训练集作为裂缝识别网络的输入，通过反向传播算法进行迭代更新训练，训练完成后通过测试集对裂缝识别网络进行测试，以测试集作为裂缝识别网络的输入，通过精确度评价指标对裂缝识别网络的输出结果进行评测。
13、可选的，裂缝识别网络包括4个卷积单元、4个下采样单元、4个上采样单元、1个输出单元和4个特征融合单元，红外图像输入裂缝识别网络后首先经过2个卷积单元得到初始特征图，之后依次经过4个下采样单元分别提取4次特征，依次经过4个上采样单元分别提取四次特征得到第一融合特征，初始特征图还依次经过4个特征融合单元得到第二融合特征，将第一融合特征与第二融合特征融合得到最终特征图，最终特征图依次经过2个卷积单元和1个输出单元得到预测结果。
14、可选的，精确度评价指标包括准确率指标p和相似度指标s，计算方法为：
15、
16、
17、式中，ta为正确预测的裂缝像素数量，fa为错误预测的裂缝像素数量，fb为错误预测的公路背景像素数量。
18、可选的，s6中将预测结果中的裂缝像素点总数n作为裂缝面积，将裂缝的骨架长度作为裂缝长度，将裂缝长度的2倍作为裂缝的周长，将裂缝像素点总数与裂缝长度的比值作为裂缝的平均宽度。
19、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于红外线成像识别裂缝的方法及系统，具有以下有益效果：本专利技术采用红外图像代替可见光图像进行公路裂缝的识别，解决了可见光图像受可见度影响较大的问题，能够在夜晚进行待监测公路的图像采集工作，提高了监测效率；本专利技术对识别结果中的裂缝进行二次确定，剔除错误的识别结果，提高了识别准确率；本专利技术在得到是否存在裂缝的识别结果后能够进一步计算裂缝的严重程度，为后续的裂缝修复工作提供参考，提高道路安全性。
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1.一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，S3中通过旋转、翻转、裁剪的方式扩充训练样本。
3.根据权利要求1所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，红外图像的预处理包括图像去噪和图像增强，其中图像去噪采用小波阈值去噪方法，图像增强采用直方图均衡化方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，S4具体为：构建并初始化裂缝识别网络，将训练样本分为训练集和测试集，以训练集作为裂缝识别网络的输入，通过反向传播算法进行迭代更新训练，训练完成后通过测试集对裂缝识别网络进行测试，以测试集作为裂缝识别网络的输入，通过精确度评价指标对裂缝识别网络的输出结果进行评测。
5.根据权利要求4所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，裂缝识别网络包括4个卷积单元、4个下采样单元、4个上采样单元、1个输出单元和4个特征融合单元，红外图像输入裂缝识别网络后首先经过2个卷积单元得到初始特征图，之后依次经过4个下采样单元
6.根据权利要求4所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，精确度评价指标包括准确率指标P和相似度指标S，计算方法为：
7.根据权利要求4所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，S6中将预测结果中的裂缝像素点总数N作为裂缝面积，将裂缝的骨架长度作为裂缝长度，将裂缝长度的2倍作为裂缝的周长，将裂缝像素点总数与裂缝长度的比值作为裂缝的平均宽度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，s3中通过旋转、翻转、裁剪的方式扩充训练样本。
3.根据权利要求1所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，红外图像的预处理包括图像去噪和图像增强，其中图像去噪采用小波阈值去噪方法，图像增强采用直方图均衡化方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于，s4具体为：构建并初始化裂缝识别网络，将训练样本分为训练集和测试集，以训练集作为裂缝识别网络的输入，通过反向传播算法进行迭代更新训练，训练完成后通过测试集对裂缝识别网络进行测试，以测试集作为裂缝识别网络的输入，通过精确度评价指标对裂缝识别网络的输出结果进行评测。
5.根据权利要求4所述的一种基于红外线成像识别裂缝的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈英杰，方浩，石崇，刘健，李双喜，姜春萌，罗立权，郭崇晋，
申请(专利权)人：新疆农业大学，
类型：发明
国别省市：
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