【摘 要】
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近年来,随着我国基础建设的不断发展,我国混凝土建筑物的建设水平在飞速上升。混凝土建筑物在施工与使用的过程中容易产生各式各样的裂缝,从而影响混凝土结构的稳定性,甚至可能导致坍塌事故,因此混凝土的定期安全检测对于确保混凝土结构的安全运行非常的重要。目前的人工检测方法不仅耗费时间、人力和物力,还存在诸多不安全因素,也不能确保精度。近年来飞速发展的图像处理、机器学习和机器视觉等计算机技术为混凝土裂缝的检测
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近年来,随着我国基础建设的不断发展,我国混凝土建筑物的建设水平在飞速上升。混凝土建筑物在施工与使用的过程中容易产生各式各样的裂缝,从而影响混凝土结构的稳定性,甚至可能导致坍塌事故,因此混凝土的定期安全检测对于确保混凝土结构的安全运行非常的重要。目前的人工检测方法不仅耗费时间、人力和物力,还存在诸多不安全因素,也不能确保精度。近年来飞速发展的图像处理、机器学习和机器视觉等计算机技术为混凝土裂缝的检测和识别提供了新的思路,催生出了越来越多的安全、高效以及智能的方法,而对这类方法的研究就成为了混凝土裂缝检测的热点和难点。鉴于混凝土裂缝的复杂性和多样性,为了实现对复杂背景下、多形态的混凝土裂缝的精确识别以及对其尺寸的有效测量,本文的主要工作如下:（1）建立了以无人机采集为主,人工采集为辅的图像采集机制,采集了大量图像并制作为数据集以供后期的训练和验证。（2）基于卷积神经网络,构建了CCN（Crack Classification Net）裂缝分类网络,实现了对非裂缝和裂缝图像的分类处理。（3）提出了改进的K-means算法,使其能够实现自动设置初始聚类数和聚类中心,实现了对非暗光下复杂裂缝图像的有效分割。（4）基于U-Net和Haar-like算法,构建了UHK-Net裂缝分割提取增强网络框架,进一步实现了对暗光下的裂缝图像的精确分割。（5）提出了裂缝骨架标识和尺寸计算的方法,实现了对混凝土裂缝的长度、宽度、面积以及裂缝占据比例的精确计算,并将所有流程整合成了更加智能和高效的混凝土裂缝检测系统。实验证明,本文提出的方法不仅能够高效地实现裂缝图像的分类,还能从复杂背景中精确地分割出多形态的混凝土裂缝图像,较高精度地完成了对裂缝的长度、宽度、面积和占据比例的尺寸计算,为降低混凝土裂缝检测的难度和保障检测人员的安全提供了一种新的思路,为混凝土结构的维护、保养以及安全检测等工作提供了新的手段,为以后更高精度和更复杂条件下的混凝土裂缝识别研究提供了一定的理论依据,也为以后实现对裂缝深度的高效检测提供了一定的研究基础。
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