面向多类型混凝土裂缝病害的可解释性分类与测量算法

面向多类型桥梁裂缝病害的可解释性分类与测量算法，属于桥梁结构检测技术领域；旨在解决现有桥梁裂缝检测中公共数据集裂缝类型单一、复杂裂缝识别困难及分类不准确的问题，特别是龟裂与非龟裂裂缝的区分及多种类型混合裂缝的分类难题；技术方案包括：使用深度学习语义分割网络模型对桥梁裂缝图像进行分割；利用传统图像处理技术区分龟裂与非龟裂裂缝；对非龟裂裂缝中的各类裂缝进行进一步细分；采用自定义种子点生长法测量常规裂缝的长度及平均宽度；本发明提高了裂缝识别的准确性，实现了复杂裂缝的有效分类，为桥梁结构的健康监测与维护提供了科学依据；通过该算法，能够自动化处理大量图像数据，实时更新裂缝信息，确保桥梁结构的安全与稳定。