改进RetinaNet的水泥路面露骨病害检测

摘要：

露骨病害是水泥路面常见的病害之一,会严重影响路面使用年限和行车安全性能.因此,及时对露骨病害进行检测与修复十分重要.针对传统的人工检测方法检测精度不高且检测效率低的问题,本文提出一种基于改进RetinaNet模型的水泥路面露骨病害检测方法.首先对人工和检测车采集露骨病害图像进行滤波、去噪等预处理操作,构建模型训练数据集;然后将SE Net结构嵌入特征提取网络,并改进特征金字塔网络;最后实现改进的RetinaNet对水泥路面露骨病害的检测.结果表明,改进的RetinaNet模型在露骨病害检测精度上比原模型提高了4.9％,达到98.9％.且在相同测试数据上,相比Faster R-CNN、SSD和YOLOv3方法,检测效果均提升显著.

关键词：道路检测、水泥露骨病害、深度学习、二值化、改进RetinaNet

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41;U448.13;U226.52

资助基金：国家自然科学基金;中央高校卓越青年项目;中央高校领军人才项目

在线出版日期：2022-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：352-359