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沥青路面裂缝的目标检测与图像分类任务

news 来源：原创 2025/5/6 22:33:42

文章题目是《A grid‐based classification and box‐based detection fusion model for asphalt pavement crack》

于2023年发表在《Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering》

论文采用了一种基于网格分类和基于框的检测（GCBD），其中基于网格分类的部分主要用于对裂缝区域进行细粒度划分，是同时进行分类和检测的。

📌文章针对目前存在的问题：

  • 网格的局部感受野无法提取裂缝的整体特征难以对横向裂缝、纵向裂缝的宏观特征进行判断
  • 目标检测容易产生大量冗余预测框，并且裂缝独特的拓扑结构会干扰通用的非极大值抑制算法的筛选过滤，造成裂缝检测性能的劣化

✨论文的主要贡献：

  1. 构建了大规模高质量标注沥青路面病害图像双标记数据集
  2. 模型同时实现分类与检测
  3. 提出了基于网格的图像分类策略，一次性识别整张图像所有的网格
  4. 基于改进YOLOv5框的检测
  5. 构建了一个集成GCBD的融合模型
  6. 达到工业级的应用性能水平，符合工程标准（《公路技术状况评定标准JTG5210-2018》）
  7. 输出结果可直接用于计算路面状况指数（PCI）

整体的网络结构非常清晰明了，一共就是四步，其中NMS-ARS和MaM是文章提出的后处理方法，分类头和检测头共享骨干网络的参数。

 🔢关于数据集

  • 图像大小为2048×2048，20000张，按6:2:2划分
  • 在自上而下的相机视图中，地面采样距离约为1毫米
  • 图像来自北京、湖南、广东、新疆
  • 包含多个复杂的场景（如树叶、沙子、水、阴影）
  • 所有图像都使用所提出的融合模型的双重方法进行注释
  • 基于网格的方法将图像分为20 × 20个单元格，那么对于2048*2048大小的图像来说的话每个单元格就是102.4*102.4像素的，resize到640*640每个单元格就是32*32像素的

左图中橙色是修补Repair，LC是纵向裂缝，TC是横向裂缝，AC是龟裂，SR是条状修补，TM就是交通标线了，就是道路上的那两条白色线条

💡Preprocessing-Data Augmentation 

  • 将图像调整为640×640，像素值在0到1之间进行归一化
  • 图像增强仅在水平和垂直翻转，概率为50%
  • 色调、饱和度和值 (HSV) 颜色空间中的 H、S 和 V 通道中添加扰动来执行颜色抖动
  • 路面裂缝图像的色调相对单一，而饱和度和值随环境因素(如光照)显著变化。因此，色调的干扰系数较小（0.015）, 但饱和度和值较大（分别为 0.7 和 0.4）
  • Mosaic增强用于通过四个图像来丰富上下文
  • 不能使用翻转，这样的话会混淆TC和LC的

 💡Preprocessing-Dimension Cluster

  • 采用K-Means聚类和遗传算法生成自适应锚点
  • anchor box影响预测框的规模和质量
  • p在 1000 代进化锚点后，锚点的大小为 (53, 65)、(206, 48)、(49, 228)、(52, 621)、(496, 73)、(80, 576)、(55, 141)、(201, 543) 和 (405, 577)，最好的可能召回率为 99.3%，也就是说可以使用上述锚点检测到最多 99.3% 的对象

 💡Preprocessing-Coordinate Transformation

       这一步就是将网格标签和检测标签建立在同一坐标系上，换句话说就是，网格标签也采用目标检测的标签形式，只不过网格的类别用负数标记，从-1开始。 

3 0.797297 0.350000 0.405405 0.100000
-4 0.851351 0.325000 0.027027 0.050000
-4 0.878378 0.325000 0.027027 0.050000
-4 0.905405 0.325000 0.027027 0.050000
-4 0.932432 0.325000 0.027027 0.050000
-4 0.959459 0.325000 0.027027 0.050000
-4 0.986486 0.325000 0.027027 0.050000
-4 0.608108 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.635135 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.662162 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.689189 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.716216 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.743243 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.770270 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.797297 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.824324 0.375000 0.027027 0.050000
-4 0.851351 0.375000 0.027027 0.050000 

🧶Training

  • 共享骨干网络联合训练的多视觉任务模型
  • 骨干网络提取高维深度特征
  • 网络分类分支和标框检测分支分别整合微观和宏观特征

CBS: Conv、BN、sigmoid linear unit(SiLU)

C3T块由三个卷积块和一个瓶颈T_N块组成，集成了特征映射，消耗的计算资源更少

🎨loss function 

网格和框损失函数的分配系数是0.2，这可以设置为一个超参数。

       在进行计算损失的时候，box就按照BBR的损失正常计算就行，grid是先将真实标签的box转换为grid网格的形式，用一个常数标记，比如1。

       grid的预测值是一个思维张量，形状为[B,C,H,W]，B就是batch size，C是grid的类别数，H和W是特征图的高宽。预测张量中的每个值表示对应位置的grid单元属于特定类别的概率（经过sigmoid激活后）。

🎨超参数

  • 模型采用迁移学习和多任务学习。检测网络在COCO数据集中的常见对象上进行了预训练
  • 分类网络和检测网络联合训练小批量大小为 64
  • 100 个 epoch
  • SGD优化器，学习率是0.01，动量为0.9
  • Weight decay为0.0005，学习率采用warm-up和cosine decay

✨Postprocessing-ARS

       NMS 以高置信度提出了三个预测框 A、B 和C。任意两个框之间的空隙低于通常的阈值，因此预测的裂纹被计数两次。如果IoU值过低，其他裂纹将被错误地过滤掉。

  • 针对裂缝自相似性等分形几何拓扑结构，模型改进了标框目标检测后处理的NMS算法
  • 提出一种面积减少抑制(ARS)增强NMS，保留高置信度的预测框，抑制具有高重叠区域的预测框的置信度
  • 先要进行NMS，后再进行ARS

# prediction是经过NMS处理以后预测框的Tensor
def ras(self, prediction):ars_threshold = 0.5 # ars的阈值imgs = 640 # 输入图像resize大小output = [torch.zeros((0, 6), device=prediction[0].device)] * len(prediction)for xi, x in enumerate(prediction):n = x.shape[0]_, order = torch.sort(x[:, 4])x = x[order]classes = x[:, 5:6].clone()classes[(classes == torch.tensor(self.crack_classes, device=x.device)).any(1)] = self.crack_classes[0]bias = classes * imgs boxes = x[:, :4] + biasioa = box_ioa(boxes, boxes)mask = torch.arange(n).repeat(n, 1) <= torch.arange(n).view(-1, 1)  # mask low conf boxesioa[mask] = 0x = x[ioa.sum(1) < ars_threshold ]output[xi] = xreturn outputdef box_ioa(box1, box2):area = (box1[:, 2] - box1[:, 0]) * (box1[:, 3] - box1[:, 1])return inter(box1, box2) / area.view(-1, 1)

✨Postprocessing-MaM

  • 提出了MaM来过滤噪声并确定每个网格单元中捕获的裂纹类型
  • 将检测盒外的单元格作为噪声滤除，将检测盒内的单元格分类为相应的类

  • 第一步计算单元格和所有框之间的IoA，如果最大值为零，则该单元格是噪声过滤。否则，为单元格分配与网格最大值对应的box类
  • 当网格和多个方框的IoA变量同时达到最大值时，按照AC优先级最高、LC优先级最低的原则确定单元格的类别

# ratio 列表用于存储原始图像与预处理后（调整大小和填充后的）图像之间的宽高比
# class_grid2box 这个就是grid类别要匹配的box类别
class_grid2box = {0: (0,), 1: (1,), 2: (2,), 3: (3,)}
for i, (d, g, r) in enumerate(zip(box_pred, grid_pred, ratio)):d[:, :4:2] *= r[0]d[:, 1:4:2] *= r[1]g[:, :4:2] *= r[0]g[:, 1:4:2] *= r[1]g_class = g[:, 5]# change crack classesnew_g = []for gc, v in class_grid2box.items():for bc in v:g_tmp = g[g_class == gc].clone()g_tmp[:, 5:] = bcnew_g.append(g_tmp)g = torch.cat(new_g)if g.numel() > 0 and self.match:d_class = d[:, 5:]d_boxes = d[:, :4] + d_class * 4096g_boxes = g[:, :4] + g[:, 5:] * 4096iou = box_ioa(g_boxes, d_boxes)index = iou.max(1)[0] > 0 if d.numel() > 0 else torch.zeros(g.shape[0], device=self.device).bool()g = g[index]box_pred[i] = dgrid_pred[i] = g

🥯Results

  • 使用两张内存为80G的NVIDIA A100显卡
  • 在测试集上验证了GCBD模型的有效性

mAP_{grid-box}中的mAP是grid分类的指标，mAP_{50}是box检测的指标，考虑到分类和检测任务的学习难度，mAP与mAP50的比例为1:9。

  • 对于分类来说，最大F1分数的置信度超过0.8，并且相对接近
  • 过拟合阶段的网络主要关注了学习置信度
  • 分类混淆矩阵中分别有28%、9%和4%的裂纹、修复和标记与背景没有区别

  • 对于检测来说，所有类别的最高F1分数表明置信度较低
  • 从背景中分别错误地检测到0.31的LC和0.28的TC，这表明线性裂纹的特征与背景相似。需要一个强大的特征提取网络来解决这个问题

分析联合损失函数下图像分类和目标检测的分配系数，结果表明多视觉任务学习具有较强的鲁棒性，在保证精度不损失甚至略微增长的前提下有效提高裂缝识别的效率 

改进的NMS能够有效过滤目标检测的冗余预测框，改进模型性能，并且缓解不同非极大值抑制算法之间的差距 

  • 基于网格的分类网络的性能高于基于补丁的分类
  • 基于网格的分类方法具有较大的感受野，可以使用带有注释裂纹的数据集来训练直接识别不同类型裂纹的分类网络
  • 检测网络有效地对裂纹进行分类和定位。在裂缝中，AC最容易识别，而LC最难识别
  • 多任务学习和联合训练提高了路面裂缝识别的准确性
  • NMS-ARS考虑了裂缝拓扑结构，有效地过滤了冗余的预测框

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编程日记 2025/5/6 20:54:24

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数据库索引优化实战: 如何设计高效的数据库索引 一、理解数据库索引的核心原理 1.1 B树索引的结构特性 数据库索引&#xff08;Database Index&#xff09;的本质是通过特定数据结构加速数据检索。现代关系型数据库普遍采用B树&#xff08;B Tree&#xff09;作为默认索引结构&…...

编程日记 2025/5/6 21:05:31

TS 安装

TS较JS优势 1 TS静态类型编程语言。编译时发现错误 2 类型系统 强化变量类型概念 3 支持新语法 4 类型推断机制 可以和React框架中的各种hook配合 5 任何地方都有代码提示 tsc 命令 将TS转为JS 1 tsc 文件.ts 生成 js文件 2 执行JS代码...

编程日记 2025/5/6 21:38:28

CMake separate_arguments用法详解

separate_arguments 是 CMake 中用于将字符串分割成参数列表的命令&#xff0c;适用于处理包含空格的参数或复杂命令行参数。以下是其用法详解&#xff1a; 基本语法 separate_arguments(<variable> [UNIX|WINDOWS_COMMAND] [PROGRAM <program>] [ARGS <args&…...

编程日记 2025/5/6 21:38:28

【AI科技】AMD ROCm 6.4 新功能：突破性推理、即插即用容器和模块化部署，可在 AMD Instinct GPU 上实现可扩展 AI

AMD ROCm 6.4 新功能&#xff1a;突破性推理、即插即用容器和模块化部署&#xff0c;可在 AMD Instinct GPU 上实现可扩展 AI 现代 AI 工作负载的规模和复杂性不断增长&#xff0c;而人们对性能和部署便捷性的期望也日益提升。对于在 AMD Instinct™ GPU 上构建 AI 和 HPC 未来…...

编程日记 2025/5/6 20:55:56

2025年- H20-Lc128-240. 搜索二维矩阵 II（矩阵）---java版

1.题目描述 2.思路 遍历矩阵&#xff0c;然后如果遇到矩阵中的值正好等于target&#xff0c;输出true。否则&#xff0c;输出false。 3.代码 public class H240 {public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {//1.计算出总的行值&#xff0c;总的列值。int mm…...

编程日记 2025/5/3 9:17:56

LearningFlow：大语言模型城市驾驶的自动化策略学习工作流程

《LearningFlow: Automated Policy Learning Workflow for Urban Driving with Large Language Models》2025年1月发表&#xff0c;来自香港科技大学广州分校的论文。 强化学习&#xff08;RL&#xff09;的最新进展表明了自动驾驶的巨大潜力。尽管有这一前景&#xff0c;但奖励…...

编程日记 2025/5/3 9:17:55

C语言数据类型与内存布局

C语言数据类型内存占用 类型32位系统64位系统格式说明符char1字节1字节%cint4字节4字节%dfloat4字节4字节%fdouble8字节8字节%lflong long8字节8字节%lld...

编程日记 2025/5/3 9:16:52

从原理到实战讲解回归算法！！!

哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;我是我不是小upper, 今天系统梳理了线性回归的核心知识&#xff0c;从模型的基本原理、参数估计方法&#xff0c;到模型评估指标与实际应用场景&#xff0c;帮助大家深入理解这一经典的机器学习算法&#xff0c;助力数据分析与预测工作。 …...

编程日记 2025/5/3 9:15:49

linux指令中的竖线（“|”）是干啥的？【含实例展示】

文章目录 一、管道符的基本概念二、管道符的核心作用三、常用实例展示四、进阶技巧五、注意事项总结 实操展示**案例1&#xff1a;统计日志中特定错误的数量****案例2&#xff1a;查找当前运行的进程****案例3&#xff1a;合并排序并去重****案例4&#xff1a;实时监控CPU占用前…...

编程日记 2025/5/3 9:15:49

[HOT 100] 0124. 二叉树中的最大路径和

文章目录 1. 题目链接2. 题目描述3. 题目示例4. 解题思路5. 题解代码6. 复杂度分析 1. 题目链接 124. 二叉树中的最大路径和 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 2. 题目描述 二叉树中的 路径 被定义为一条节点序列&#xff0c;序列中每对相邻节点之间都存在一条边。同一…...

编程日记 2025/5/3 9:15:49

[SoC]AXI总线Performance验证方案

AXI总线Performance验证方案 测试 AXI (Advanced eXtensible Interface) 的性能是 SoC 验证中的重要任务，旨在评估其在不同负载和配置下的表现是否满足设计要求。以下详细说明如何测试 AXI 的性能、需要统计的变量、计算方法、在验证环境中动态计算性能的方法，以及如何…...

编程日记 2025/5/3 9:14:47

EMC PowerStore存储学习之一NVMe磁盘的命名规则

PowerStore的日志中经常会看到类似于/dev/nvme1n1的磁盘&#xff0c;在svc_diag list --show_drives中也可以看到类似这样的输出&#xff0c;如下图&#xff1a; 这里的Drives的显示都是 /dev/nvmeXnY的形式&#xff0c;那么这个磁盘命名规则怎么解读呢&#xff1f; 在Linux系…...

编程日记 2025/5/3 9:14:45

apt-mirror搭建ubuntu本地离线源

参考资料 4 Steps to Setup Local Repository in Ubuntu using APT-mirror 使用 APT-mirror 四步配置 Ubuntu 本地软件仓库 ubuntu下的apt-get内网本地源的搭建...

编程日记 2025/5/3 9:13:40