基于深度学习的混凝土路面裂缝细微特征增强与检测算法研究

摘要： 针对混凝土路面细微裂缝易被漏检、传统检测方式效率低等问题，本文采用深度学习方法对裂缝特征进行增强，并研究相应的裂缝检测算法。在预处理阶段，综合运用滤波、灰度变换和小波变换对图像进行增强处理，基于形态学算法强化裂缝的细微边缘。检测模型选用轻量化主干网络，改进卷积与特征融合结构，并结合合理的训练策略进行构建。实验结果表明，该方法能够有效抑制路面复杂背景干扰，提升微小裂缝的识别精度与推理速度，为道路智能巡检提供了一种可行的算法参考。

　　关键词： 混凝土路面；裂缝检测；特征增强；轻量化网络

　　公路养护是保障交通基础设施正常运行的关键环节。路面裂缝不仅会缩短道路使用寿命，还会危及行车安全。常规图像处理方法难以适应复杂的路面环境，细微裂缝容易产生漏检和误检，难以满足现代化道路养护需求。智能检测技术的快速发展为路面病害识别开辟了高效可行的新路径。基于深度学习的路面裂缝自动检测方法，能够提高识别速度与精度，降低人工成本，推动道路养护向智能化方向迈进。同时，加强图像细微特征表达、改进检测模型结构，对于在复杂环境下稳定完成检测任务具有重要现实意义，可为智慧交通与路网数字化管理提供技术支撑。基于此，本文面向高精度、高鲁棒性的裂缝检测需求，通过改进卷积和特征融合结构，结合合理训练方法，构建轻量化高效检测模型，着力提升模型对细微裂缝特征的表达能力，为道路病害检测的自动化与智能化发展提供参考。

　　一、混凝土路面裂缝图像预处理与细微特征增强

　　（一）路面裂缝图像噪声抑制与质量提升

　　针对混凝土路面图像采集过程中因光照不均、粉尘附着、路面纹理杂乱等因素导致的图像退化问题，需构建多维度协同噪声抑制与质量增强体系。在空间域滤波方面，可采用自适应中值滤波与双边滤波相结合的策略。自适应中值滤波能够根据局部像素密度动态调整滤波窗口大小，有效去除椒盐噪声，且不易造成边缘过度平滑；双边滤波则利用像素强度差和空间距离构建双重权重机制，可抑制高斯噪声，同时保持裂缝边缘的清晰度。在此基础上，加入灰度归一化处理，将图像像素值映射至标准区间，消除因光照角度变化或阴影遮挡引起的全局亮度偏移；采用自适应直方图均衡化算法拉伸局部对比度，增大裂缝区域与正常路面之间的灰度差异，从而弱化石子纹理、沥青接缝、污渍斑块等无关干扰信息在视觉表达中的权重。灰度化处理将彩色图像转换为单通道图像，可有效减少数据冗余[1]。经过上述预处理，裂缝区域与正常路面的区分度显著提高，裂缝在灰度直方图中呈现更明显的双峰分布，为后续深度学习模型的特征提取提供更稳定的统计输入。

　　此外，为提升对低质量采集图像的分析鲁棒性，需引入基于频率域的多尺度增强模块。利用离散小波变换将图像分解为低频近似分量与高频细节分量。低频分量反映整体光照分布和路面纹理的主要趋势，高频分量则包含裂缝边缘、粉尘颗粒等细节内容。通过对高频分量进行系数放大和噪声阈值收缩，可同步增强裂缝细节并抑制噪声点；对低频分量采用自适应伽马校正，削弱光照不均造成的伪影。最后通过逆小波变换重构增强图像，在保持裂缝原有形态特征的基础上，进一步提升裂缝与背景的对比度。该频域处理方法突破了传统空间滤波的局限，可实现细节增强与噪声抑制的协同优化，避免在降噪过程中引发裂缝边缘模糊或细节丢失。对于混凝土路面污渍斑驳、颗粒杂乱、光照不均等常见干扰场景，多尺度小波分解能够实现分层精细调节，将有效裂缝特征与无关背景纹理有效区分。经频域优化后的图像画质更加规整清晰，细微裂纹轮廓更加明显，可为深度学习模型提供高信噪比的输入样本，从源头降低漏检与误检概率。

　　（二）裂缝细微特征强化与边缘轮廓提取

　　为凸显混凝土路面裂缝中细微的断裂痕迹、断续形态及发丝状弱对比区域，需要构建多尺度特征增强与边缘轮廓精确提取机制。在边缘检测环节，采用基于深度梯度学习的改进Canny算法，该算法可根据图像局部梯度直方图的统计分布特征自适应确定高、低阈值，较好地解决了裂缝边缘灰度变化平缓、梯度幅值较小的问题。随后引入方向可调滤波器组，在预设方向上对梯度图进行滤波增强处理，使任意走向的裂缝边缘均获得最大响应，避免因裂缝方向不规则而导致边缘中断。针对细小、模糊、间断型裂缝，采用基于各向异性扩散的形态学连接操作。先通过各向异性扩散的迭代过程在平滑噪声的同时保留边缘，再利用形态学闭运算将间距小于预设阈值的断裂边缘连接成片，最后通过开运算消除孤立噪点，从而实现像素级连续性的修复和轮廓补齐。红外热成像检测通过分析水泥混凝土表面温度分布来识别裂缝[2]。裂缝区域通常因热传导性差异而呈现温度异常，此方法能够检测早期微小裂缝，尤其适用于大面积路面检测。

　　在裂缝纹理结构优化方面，采用多尺度形态学重建法对增强后的边缘图进行二次处理。以原始灰度图像为标记图，以边缘二值图为掩膜，通过反复的膨胀与腐蚀操作填充裂缝区域内的空洞和细小间隙，抑制非裂缝区域残留的细小纹理突起。该方法可以有效修复因噪声干扰或裂缝过窄造成的内部空缺，使裂缝区域形成连通的条带状结构。关键细节如裂缝末端、交叉点、宽度突变处均被完整保留，避免了过度滤波造成特征丢失，从而使深度学习模型在训练时能够从强化后的特征图中快速识别裂缝的细微形态规律，显著提升模型在低分辨率、弱光照、复杂纹理等困难场景下对细微裂缝的检测灵敏度。

　　二、基于深度学习的混凝土路面裂缝检测轻量化模型搭建

　　（一）适配路面检测的基础主干网络选取

　　搭建轻量化裂缝检测模型，需合理选择主干特征提取网络，优先选用结构简洁、参数较少、推理速度快的轻量化网络作为基础骨架。针对路面裂缝形态细碎、纹理杂乱、背景干扰多的特点，主干网络应兼具浅层细节保留与深层语义提取能力，能够快速准确地捕捉裂缝边缘的线条、走向、宽度等多维度特征。在保证特征提取精度不明显下降的前提下，应减少常规网络中的通道冗余和层级堆叠，去除不必要的卷积分支结构。具体可选择MobileNetV3或ShuffleNetV2作为基础骨架，采用深度可分离卷积与通道混洗策略实现高效特征提取。针对路面裂缝边缘不清、宽度变化大的情况，在主干网络浅层阶段保留高分辨率特征图，防止早期下采样导致细小裂缝信息丢失；在深层阶段则逐层降低分辨率，提取裂缝全局走向及区域背景语义。同时在主干网络末端引入注意力机制，进行特征重标定。

　　为提升检测准确率，还需在骨干部分引入全局注意力机制（GAM），增强模型对小目标裂缝的识别能力。注意力机制可有效提升模型对细小裂缝的关注度[3]。在主干网络最后几个特征层后嵌入GAM模块，该模块采用三维注意力权重分配方式，在通道维度和空间维度上同时对重要响应区域进行聚焦，从而有效抑制路面纹理噪声、沥青颗粒等背景干扰对裂缝特征的掩蔽。进一步通过对比实验，评估GAM与SE注意力等不同机制在裂缝检测中的适用性，消融实验结果表明GAM对细小裂缝召回率的提升效果最为显著。经过上述主干网络选型与注意力机制的应用，可有效降低模型计算量，满足移动端及嵌入式设备在道路现场实时检测时对模型结构的限制要求，为后续模型结构精简与特征优化奠定基础。

　　（二）精简模型卷积结构与特征融合模块

　　在主干网络确定后，需对整体卷积结构及特征融合部分进行轻量化处理。采用深度可分离卷积替换标准卷积，将标准卷积中的跨通道与空间联合运算拆解为逐通道深度卷积和逐点卷积两个独立步骤，以压缩计算量。将主干网络中每一层卷积替换后，模型浮点运算量与权重参数量均大幅降低，而裂缝边缘、纹理等局部特征的提取能力未受明显影响。简化多尺度特征融合路径，去除冗余的上采样与下采样叠加环节，构建简洁的跨层特征融合结构，例如采用特征金字塔网络的简化版本，仅保留高层与低层之间的直接融合通道，将路面浅层裂缝纹理与深层全局语义信息有效结合。同时，根据路面裂缝大小不一、分布零散的特点，适度保留多尺度感知能力，避免盲目删除特征层级，从而在压缩模型体积的同时保证对细微裂缝与网状裂缝的识别效果。在特征融合模块中引入通道注意力机制，对融合后的特征图进行自适应加权，使浅层细碎裂缝信息与深层宏观裂纹走向信息实现合理组合。

　　为进一步提升训练数据多样性与模型泛化能力，需在数据预处理阶段实施几何变换以扩充样本。几何变换是扩充裂缝训练样本的有效方式，具体可采用水平翻转、垂直翻转、随机裁剪、随机旋转等方法实现裂缝图像增强[4]，扩充比例应达到原始样本数量的4倍，确保横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝、块状裂缝等各类裂缝形态均有充足的变换样本参与训练。上述基本几何变换不改变裂缝本身的结构特征与纹理属性，仅调整图像的空间分布角度，同时可增加样本多样性，保证数据集标注的有效性与真实性。此外，该类变换还能模拟不同拍摄角度与距离下的路面实景状态，使模型学习多视角下裂缝的形态特征，有效缓解实景采集样本少、类别分布不均造成的训练偏置问题，显著提升模型对复杂路况的泛化能力与检测稳定性。

　　（三）模型训练策略配置与轻量化约束条件

　　轻量化模型构建完成后，需采用适当的训练方法与约束规则，以保证模型收敛效果和泛化能力。在训练数据配置方面，应根据路面摩擦系数不同，采集涵盖多种路况、光照条件和路面材质的裂缝图像，包括晴天、阴天、雨后等不同摩擦系数场景下的裂缝样本，以丰富训练样本场景，提升模型对复杂道路环境的适应性。训练过程中引入正则化约束，即权重衰减与Dropout策略，以抑制过拟合现象，适配轻量化模型参数少、易偏向单一样本特征的特点。设定权重衰减系数为5e-4，Dropout率为0.2，以防止训练后期样本噪声引起的偏差。学习率迭代采用余弦退火法，初始学习率设为1e-3，经过100个epoch衰减至1e-5，批量样本大小设为16，兼顾显存占用与梯度稳定性。损失函数采用加权交叉熵损失与Dice损失组合的形式，对裂缝目标定位与分类准确率分别赋予不同权重系数，确保裂缝像素占比低时仍能被正确识别。

　　在训练过程中，引入K均值聚类算法对裂缝像素与背景像素进行预分割，辅助模型建立初始感知。采用K均值聚类算法获得最优聚类结果，以区分裂缝类像素与背景类像素[5]。将原始RGB图像转换至Lab色彩空间，以裂缝区域与背景区域颜色统计差异作为聚类特征，通过K均值聚类生成二值掩膜，作为弱监督信号与标注数据共同参与训练。Lab色彩空间具有亮度与色彩分离的优点，可有效避免RGB通道间色彩耦合带来的干扰，能够准确捕捉混凝土路面裂缝与正常路面色调及亮度的差异。聚类算法自动生成像素类别，无需人工额外标注即可获得可靠的前景与背景分割掩膜，将其作为弱监督信息引入模型训练过程，可弥补少量标注样本特征信息不足的问题，约束模型训练方向，降低随机权重初始化带来的波动。该辅助策略使轻量化模型在初始化阶段即可快速聚焦裂缝区域并收敛，加速损失函数下降，提升模型对微小裂缝像素的识别精度，有效缓解小目标样本稀缺带来的训练困难。

　　三、结语

　　路面细微裂缝检测效果依赖于图像预处理质量与轻量化模型的特征提取能力。本文提出采用多算法融合策略实现噪声抑制与边缘强化，并结合精简卷积结构与改进训练方法，有效解决了复杂路况下裂缝漏检与误检问题，在保证检测精度的同时满足部署实时性要求。整套方法适用于移动端道路检测设备的应用场景，具备良好的工程实用性。后续可进一步扩充多场景数据集，引入更先进的注意力模块，持续提升小裂缝检测的鲁棒性，为智慧公路常态化智能养护提供更有力的技术支撑。

文章来源：《重庆科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35273.html