| 项目基本信息 | |||||
| 项目名称 | 基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用 | 项目编号 | KY2016034 | ||
| 项目负责人 | 武建 | 项目级别 | 省级 | ||
| 项目地址 | 研究类别 | 应用技术研究 | |||
| 项目阶段 | 科研开发 | 业主单位 | |||
| 项目部门 | 交通设计研究院\道桥新技术研究中心（路面技术研究所） | 年度 | 2016 | ||
| 技术指标 | |||||
| 项目基本内容 | 目前在道路桥梁养护中主要还是依靠人工用肉眼对路面及桥梁表面进行的检测，其 速度慢，效率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难适应公路养护 现代化的发展需求。 本课题通过分析已有道桥图像获取方式，针对国外进口的路面检测设备存在价格高、 与国内采用的技术指标不同及后期维护起来不方便等缺点，提出了使用无人机获取道桥 图像的方案，并将获取到的图像使用深度学习进行分类，在病害分类的基础上，进行了 局部定位和量化研究。 成果的主要创新点有：（1）应用具备卫星定位导航和超声波雷达避障功能的无人机， 搭配高清变焦相机获取道桥病害图像。（2）将激光传感器获得的混凝土破损及路面坑槽 深度信息与图像方式获得的二维信息进行融合，得到更为精确的具有三维参数的病害数 据。（3）应用卷积神经网络构建具有多隐层的深度学习模型，研究基于机器视觉的道桥 病害分类技术。应用深度学习架构抽取龟裂、坑槽、露筋等道桥病害图像数据的特征， 并用于解决病害自动分类问题。（4）研究了道桥病害程度的量化方案，通过链码跟踪技 术，提取病害边缘，进行最大裂缝宽度和长度的计算。 该课题研究成果在多条国省干线公路的养护检查中得到了应用（如扬州市 S332 临泽 公路桥等）。通过该项技术的应用，道路桥梁病害信息可以简单、标准、高效的获取和利 用，大量节省了现场人力、物力、时间等养护成本；而且可以有效降低和减少由于桥梁 损坏、大修带来的安全隐患、中断交通等不良社会影响，为社会经济发展提供更好的交 通环境 该课题2017年4月通过江苏省交通运输厅的验收。 | ||||
| 项目成员 | |||||
| 姓名 | 部门 | 角色 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 无 | |||||
| 项目总结 | |||||
| 序号 | 文件名称 | 日期 | 说明 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+PPT.pdf | 2018/7/21 5:31:56 | |||
| 2 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+查新报告.pdf | 2018/7/21 5:31:57 | |||
| 3 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+成果简介.pdf | 2018/7/21 5:31:58 | |||
| 4 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+其他文件.pdf | 2018/7/21 5:31:58 | |||
| 5 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+研究报告.pdf | 2018/7/21 5:31:59 | |||
| 6 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+验收证书.pdf | 2018/7/21 5:32:00 | |||
| 7 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+用户使用报告及其应用证明.pdf | 2018/7/21 5:32:01 | |||
| 8 | KY2016034+基于机器视觉的道桥检测技术研究与应用+总结报告.pdf | 2018/7/21 5:32:02 | |||
| 项目成果 | |||||
| 序号 | 文件名称 | 日期 | 说明 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 无 | |||||
| 项目评审意见 | |||||
| 序号 | 文件名称 | 日期 | 说明 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 无 | |||||
| 项目图片文件 | |||||
| 序号 | 文件名称 | 日期 | 说明 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 无 | |||||
| 项目报奖材料和项目获奖情况 | |||||
| 序号 | 文件名称 | 日期 | 说明 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 无 | |||||