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