摘要
本发明涉及道路工程检测技术领域,特别是涉及公路路面裂缝图像智能检测系统及其方法,包括图像获取模块、深度学习模块、图像增强模块、裂缝测量计算模块、裂缝发展趋势预测模块和信息可视化模块,本发明的核心创新在于引入微分几何理论构建裂缝发展趋势预测模块,该模块包括基于微分流形的裂缝表征模型、多尺度裂缝演化张量场分析和非线性时空裂缝发展预测模型。通过将路面视为二维微分流形,裂缝表征为流形上的奇异曲线,结合多尺度张量场分析技术和非线性动力学方程,实现对裂缝未来发展趋势的准确预测,该系统支持多种图像获取方式,能够准确检测横向、纵向和网状裂缝,适应复杂光照和背景条件,并预测裂缝的扩展速率和严重程度变化。
技术关键词
公路路面裂缝
智能检测系统
图像获取模块
多尺度裂缝
图像增强模块
可视化模块
可视化界面
道路工程检测技术
多尺度卷积神经网络
像素
非线性动力学
智能检测方法
数值计算方法
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偏振检测方法
融合注意力机制
水下海缆
卷积特征
海底电缆
多模态深度学习
缺陷检测方法
深度学习网络
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分支
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图像特征信息
信道译码器
语义特征
图像译码方法
智能检测方法
冬虫夏草菌丝体
表型特征
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电子