ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对传统桥梁裂缝检测方法存在的效率低、精度不稳定等问题，本研究提出了一种基于图像识别技术的桥梁裂缝自动检测方法。 通过图像采集与预处理、裂缝特征提取、深度学习（ＤＬ）模型构建与训练等步骤，构建了完整的裂缝识别系统，并将其与传统人工检测方法进行了对比测试。 结果表明：该方法在裂缝长度与宽度检测方面与人工实测结果高度吻合，具备较高的识别精度与良好的稳定性，且检测效率显著提升。 该技术适用于大范围、高难度环境下的桥梁裂缝监测，具有广阔的工程应用前景。
