基于卷积神经网络的桥梁裂缝检测与识别

针对当前中国检测桥梁裂缝依赖人工目测,危险系数极大的落后现状,研究了一种基于数字化和智能化的检测方法,以提高桥梁安全诊断效率,降低危险系数。结合机器视觉和卷积神经网络技术,利用Raspberry Pi处理器采集和预处理图像,分析裂缝图像的特点,选取效果检测和识别裂缝效果最佳处理算法,改进裂缝分类的卷积神经网络模型(CNN),最终提出一种新的智能裂缝检测方案。实验结果显示:该方案能够找到超出桥梁裂缝最大限值的所有裂缝,并可以有效识别裂缝类型,识别率达90%以上,能够为桥梁裂缝检测提供参考数据。