BP神经网络路面裂缝识别系统(Matlab实现)

BP神经网络路面裂缝识别系统(Matlab实现)

路面的损坏会影响行车安全和舒适性，其中裂缝是一种常见的路面损坏形式。为了及时修复和保养路面，开发一种能够快速准确识别路面裂缝的系统具有重要的实际意义。

本文基于BP神经网络算法，设计并实现了一种路面裂缝识别系统。首先采集了不同状态下的路面图像作为数据集，然后对这些图像进行预处理，包括灰度化、滤波、二值化等操作，最终得到特征向量作为神经网络的输入。接着，构建BP神经网络模型，使用训练集对其进行训练，得到最优模型参数。最后，利用测试集对识别系统进行评估，并进行准确率、召回率等指标的计算。

以下是Matlab代码实现：

% 1. 数据集获取与预处理
% 2. 特征提取
img = imread(‘road_crack.jpg’);
gray = rgb2gray(img);
filter = fspecial(‘gaussian’, [5 5], 0.5);
blur = imfilter(gray, filter, ‘replicate’);
binary = im2bw(blur, graythresh(blur));
features = extract_features(binary);

% 3. BP神经网络模型建立与训练
net = feedforwardnet([10 5]);
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.trainParam.showWindow = false;
net = train(net, features, labels);