Road Crack Detection Using Deep Convolutional Neural Network and Adaptive Thresholding

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本文介绍了一种用于道路裂缝检测的深度学习网络，提供了详细的论文、项目及数据集资源链接。该网络利用先进的图像处理技术，有效提升了裂缝检测的准确率。
Howt o Build an Image Processing Application Using Java and OpenCV
AI天才研究院
07-28 1403
作者：禅与计算机程序设计艺术Image processing is one of the most popular areas in computer science, and it has applications in a wide range of fields such as industrial engineering, medical image analysis, security surveillance, etc. In this article, we will learn how to
【今日CV 计算机视觉论文速览 第102期】Fri, 19 Apr 2019
TomRen
04-19 5112
视觉论文速览 第102期 基于深度学习resize 单张图像恢复人体三维 目标检测 PSF学习建模 运动受伤预测、 细胞计数 风格强度等
Road-Crack-Detection
06-07
道路检查的愿景 Vinay 出版物 有关每个模块的代码库和规范示例的详细文档，请参阅 。 依赖关系 ：如果使用 linux，请安装 clang，因为该项目的首选 C/C++ 编译器是 clang。 sudo apt-get install clang 如果您希望在系统上保留 poth gcc 和 clang-llvm 工具链，您可能需要将默认编译器从 gcc 更新为 clang。 或者您可以在 CMake 设置中使用 Honors 变量。 参考： ：为了确保可移植性，我们使用 cmake 来生成 Makefile。 请安装 cmake 版本 >= 2.6 ：我们在这个项目中严重依赖 OpenCV 库。 Opencv 3.0（测试版） ：我们很快就会用 boost 容器替换 stl 容器，以获得更好的可移植性和健壮性。 ：一个简单易用的支持向量机库。 版权所有
Autonomous concrete crack detection using deep fully convolutional neural network论文笔记
achong_2050的博客
07-23 1322
Autonomous concrete crack detection using deep fully convolutional neural network论文笔记 @(论文笔记) 1.实验 实验方法 作者想要采用一种对称的编码-解码FCN网络来进行裂缝像素和非裂缝像素的二类图像分割。首先，采用VGG16, InceptionV3和ResNet网络结构对以公开数据集进行裂缝与非裂缝图像进行二...
智能路面裂缝检测：基于YOLO和深度学习的全流程实现
a871923942的博客
07-23 2008
引言路面裂缝检测是维护道路质量和延长道路寿命的重要手段。传统的检测方法往往费时费力且易受人为因素影响。为了提高检测效率和准确性，本文介绍了一种基于深度学习的路面裂缝检测系统。该系统包括用户界面，利用YOLO（You Only Look Once）v8/v7/v6/v5模型进行路面裂缝检测，并提供了完整的实现步骤和详细代码。
基于图像处理的路面裂缝检测系统
GGMMM123的博客
12-11 3244
基于图像处理的路面裂缝检测系统设计与研究 随着我国经济建设的快速发展，道路交通在国民经济建设中扮演的角 色越来越重要。随之而来的道路路面的养护和管理问题愈发凸显，其中道 路路面的破损检测就成为相关道路养护部门的工作重点之一。另外，随着 我国一批早期建设的高等级公路进入中修或大修期，为了提高道路的使用 寿命，获取路面破损的数据就成为路面养护管理部门的重要课题⑴。目前, 我国的道路路面病害检测方式仍以人工检测为主，但是人工检测的方法存 在检测效率低，影响正常通行以及工作强度大、耗时、不安全等问题。因
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述-论文阅读笔记
weixin_43749999的博客
03-02 1万+
//2022.3.2日阅读笔记 原文链接：基于深度学习的表面缺陷检测方法综述 (aas.net.cn) 个人对本篇综述内容的大致概括 论文首先介绍了表面缺陷检测中不同场景下的成像方案，主要根据表面颜色或表面反射性质来制定；接着介绍了工业界中存在的缺陷检测挑战（关键问题），例如：缺陷成像和北京差异小、缺陷尺度不一致、缺陷图片中存在大量的噪声等。 接着论文对缺陷检测问题的定义、缺陷检测的定义作了详细的介绍。而后从四个大方向（基于全监督学习，半监督，无监督，其他）展开文章。 在全监督方面
一步一步分析讲解深度神经网络基础-Convolutional Neural Network
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凡难事必作于细的博客
12-25 2万+
Convolutional Neural Network 参考http://cs231n.github.io/convolutional-networks/history Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets)Convolutional Neural Networks are very similar to ordinary Neural
缺陷检测相关论文继续更新
庆志的小徒弟
10-21 8257
转自自己的github ：https://github.com/Eatzhy/surface-defect-detection 论文可以从github上下载，记得加星收藏，谢谢哦！ surface-defect-detection 分享一些表面缺陷检测的文章，主要检测对象是：金属表面、LCD屏、建筑、输电线等缺陷或异常检物。方法以分类方法、检测方法、重构方法、生成方法为主。电子版论文放在了...
再探OCR------text detection in natural scene自然场景下的字符识别 [持续更新]
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06-25 1万+
A. Shahab, F. Shafait, A. Dengel, "ICDAR 2011 Robust Reading Competition - Challenge 2: Reading Text in Scene Images",  In Proc. 11th International Conference of Document Analysis and Recognition, 2
航拍路面病害检测道路裂缝检测数据集VOC+YOLO格式3302张7类别.7z
最新发布
08-22
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：3302 标注数量(xml文件个数)：3302 标注数量(txt文件个数)：3302 标注类别数：7 标注类别名称:["Alligator crack","Longitudinal crack","Oblique crack","Obliquecrack","Pothole","Repair","Transverse crack"] 更多信息：https://blog.youkuaiyun.com/FL1768317420/article/details/141410069
Three-Filters-to-Normal (3F2N) Surface Normal Estimator：源代码由Rui Ranger Fan提供（www.ruirangerfan.com）-matlab开发
05-31
三滤波器到法线：准确且超快的表面法线估计器 (RAL+ICRA'21) 更多信息可以在： https : //github.com/ruirangerfan/three_filters_to_normal和https://sites.google.com/view/3f2n 找到。
目标检测数据集：道路裂缝检测（VOC标注，包含训练集和验证集)
05-02
项目包含：道路裂缝检测（VOC标注，包含训练集和验证集)，数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为416*416的大分辨率RGB图片，数据集为生活中道路表面的常见裂缝检测 【数据集介绍】道路裂缝检测，1类别：crack 【数据总大小】7 MB 【数据集详情】data目录下分为两个目录，train为训练数据、test为测试数据，每个目录下各有两个子文件夹。images存放数据图片，labels目录存放标注文件。训练集共528张图片和528个xml解释文件。训练集共132张图片和132个xml解释文件 【json文件】1类别的json字典文件 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行得到标注后的图像！
SNE-RoadSeg2:Rui Rui（Ranger）Fan＆Hengli Wang在PyTorch的SNE-RoadSeg，ECCV 2020，但现在我们对其进行了改进
03-18
English | SNE-RoadSeg2 介绍 此SNE-RoadSeg2基于SNE-RoadSeg的官方pytorch实现的，已被接受。这是他们的。 在此，我们为提供了培训和测试设置。我们在Python 3.7，CUDA 10.0，cuDNN 7和PyTorch 1.1中测试我们的代码。我们提供Dockerfile来构建我们使用的Dockerfile映像。 设置 请根据以下文件夹结构设置KITTI道路数据集和预训练的权重： SNE-RoadSeg |-- checkpoints | |-- kitti | | |-- kitti_net_RoadSeg.pth |-- data |-- datasets | |-- kitti | | |-- training | | | |-- calib | | | |-- depth_u16 |
CrackForest数据集
12-19
包含151张道路裂缝图像及其Ground Truth，均为图像格式。
Real-Time Brazilian License Plate Detection and Recognition Using Deep Convolutional Neural Networks
cdknight_happy的专栏
06-25 1516
文章：Real-Time Brazilian License Plate Detection and Recognition Using Deep Convolutional Neural Networks http://sergiomsilva.com/pubs/real-time-brazilian-alpr/ 0 摘要 自动车牌识别（ALPR）是智能交通和监控系统中有许多应用的重要任务。与其...
【论文阅读】《深度卷积网络下的驾驶检测与分类》
m0_38052500的博客
05-27 1556
《Driver behavior detection and classification using deep convolutional neural networks》 1 简介： 目前的方法中，一些是仅考虑驾驶员的行为，还有一些方法是在驾驶员行为的基础上融入了车辆状态和环境信息。 目前的研究大多使用深度学习的方法对驾驶员行为进行分类。 由于基于相机的系统可能存在侵犯隐私和欺骗的可能性，因而一些研究倾向于使用非视觉信息和传统的学习技术，比如SVM和KNN； CNN已经取得了非常大的成功，但是深度学习技
道路病害分割项目
m0_63642362的博客
07-16 1683
针对道路裂缝的语义分割研究 测试模型效果
【论文阅读笔记】Arrhythmia detection using deep convolutional neural network with long duration ECG signals
GUANYX的博客
05-19 748
论文阅读：Arrhythmia detection using deep convolutional neural network with long duration ECG signals 一、摘要 文章提出了一种基于长期心电图信号分析的心律失常（17类，包括正常窦性心律、15个心律不齐以及起搏器节律）检测的深度学习方法。基于MIT-BIH心律失常数据库中的1000条ECG信号片段（来自45个人的MLII信号），截取10s的ECG切片，采用了一种高效、快速（实时分类）、非复杂和使用简单的新的一维卷积.
deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networ
09-21
基于深度学习的裂缝损伤检测使用卷积神经网络。深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑的神经网络，通过训练大量数据来进行模式识别和分类。 在裂缝损伤检测中，传统方法通常需要人工提取特征和设计规则，这限制了其准确性和通用性。而深度学习可以从原始数据中学习特征和规则，使其具有更强的泛化能力。 卷积神经网络（CNN）是一种特别适用于图像处理的深度学习网络。它通过在图像上滑动一组卷积核来提取图像的特征，然后通过池化层来减少特征维度，并通过全连接层来进行分类。 在裂缝损伤检测中，使用卷积神经网络可以通过将裂缝图像作为输入进行训练，从而学习到裂缝的特征。这样，当给定一张未知图像时，网络可以通过学习到的特征进行预测，判断图像是否存在裂缝。 为了训练一个卷积神经网络进行裂缝损伤检测，我们需要大量的裂缝图像作为训练集，并将其标记为有裂缝和无裂缝。然后，我们将这些图像输入到网络中进行训练，通过迭代优化网络的权重和偏置来最小化预测误差。 通过深度学习和卷积神经网络，在大量训练数据的支持下，我们可以获得更准确和可靠的裂缝损伤检测系统。这种方法可以应用于建筑物、桥梁和道路等基础设施的裂缝检测，提高结构安全性和维护效率。
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