Intelligence Approach for Road Crack Detection Based on Real-World Measurement

Dieses Kapitel vertieft sich in die komplexen Herausforderungen der Risserkennung auf der Straße und betont die Grenzen manueller Inspektionsmethoden. Es führt einen bahnbrechenden Ansatz ein, der ein CNN-YOLOv5-Hybridmodul zur Erkennung von Straßenrissen auf der Grundlage realer Messungen verwendet. Die Methode umfasst die Erfassung qualitativ hochwertiger Bilder mit Inspektionsfahrzeugen, die Gewinnung von 3D-Rissmerkmalen und die Schulung eines CNN-YOLOv5-Modells zur Echtzeiterkennung. Das Kapitel behandelt auch Kamerakalibrierungstechniken, Linsenverzerrungskorrektur und Bildsegmentierungsmethoden, um die Genauigkeit der Rissdetektion zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität der vorgeschlagenen Methode bei der Verbesserung der Genauigkeit der Erkennung von Straßenrissen und der Schätzung von Rissbereichen in der realen Welt. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung des Potenzials für weitere Fortschritte bei der Segmentierung von Rissen durch tiefgreifendes Lernen und der Verbesserung der Bildqualität für eine robuste Erkennung.