Matlab GUI路面裂缝自动检测系统

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本文介绍了一个基于Matlab GUI的路面裂缝自动检测系统,运用图像处理和CNN算法,能高效准确地识别和计数路面裂缝。系统包括数据集准备、图像预处理、CNN模型训练、GUI设计及源代码实现,测试准确率超过95%。

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Matlab GUI路面裂缝自动检测系统

近年来,路面裂缝成为影响行车安全的重要因素之一。传统的路面裂缝检测方式主要通过人工巡视和经验判断,这种方式存在误差大、效率低等问题。为了更好地保障公众出行安全,开发一套基于Matlab GUI的路面裂缝自动检测系统就显得尤为重要。

本文提出了一种基于Matlab GUI的路面裂缝自动检测系统。该系统利用图像处理技术和机器学习算法,能够对路面裂缝进行自动化识别和计数。具体来说,我们使用Matlab中的图像分割算法,将路面图像中的裂缝与背景分离,然后采用卷积神经网络(CNN)对分割得到的裂缝图像进行分类,最终输出裂缝数量和位置信息。

  1. 数据集准备

首先需要准备路面裂缝数据集,数据集应包含裂缝和非裂缝两类样本,每类样本应包含足够的数量。在本次实验中,我们使用了公开数据集CRACK500中的部分图像作为训练集和测试集。

  1. 图像预处理与特征提取

在进行图像分割前,需要对路面图像进行预处理,去除图像噪声和干扰,并提取出图像中的裂缝特征。在本实验中,我们先将RGB彩色图像转换为灰度图像,然后使用自适应阈值分割算法对图像进行二值化处理。接着,通过形态学操作,将裂缝与背景分离。

  1. 基于CNN的裂缝分类

由于路面裂缝形状和大小不确定,

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