基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术研究
深度学习是计算机科学机器学习领域中一个新的研究方向。它的特定解释是基于样本的统计数据进行学习及分析，并处理相应的文字、图像。深度学习是一种复杂的机器学习算法，是在自然语言处理、语音智能推荐和其他个性化技术方面取得的显著突破，它甚至可以让机器模仿人类进行思考和学习，帮助人们解决了很多难以处理的烦琐事务。
在道路检测方面，对深度学习技术的要求极高，精准率需达到一定程度并进行大量的数据训练处理分析进行判断。图像处理是通过计算机对图像进行识别及分析，一般指数字图像处理。而图像压缩、精准复原以及匹配识别是图像处理的三个部分。图形是视觉信息的相关载体，但是多数情况下，图像模糊会造成分辨不准确，甚至出现判断失误的情况。
传统的裂缝检测图像处理方法在裂缝识别上具有一定局限性，为提高复杂背景下裂缝识别的准确性和效率问题，引入基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术是必然的选择。在图像预处理阶段，本文首先对图像做灰度化处理，以达到降低计算量的目的，之后再对图像做归一化处理，以提升后续模型的收敛速度。
道路裂缝检测的相关概述：道路裂缝是指道路表面或内部出现的裂缝、龟裂、沉陷等破损现象。这些破损现象会影响道路的使用寿命和安全性，对行车安全造成威胁。道路裂缝检测的目的是为了及时发现和识别路面裂缝，并采取相应修补措施，以确保道路的安全使用。
深度学习在道路裂缝检测中的应用：深度学习技术可以应用于道路裂缝检测中，通过对图像进行处理和分析，来识别和分类道路裂缝。深度学习算法可以 learns from data，自动地学习和优化模型，以提高道路裂缝检测的准确率和效率。
基于深度学习的智能道路裂缝检测系统：该系统可以通过摄像头或其他传感器获取道路图像，然后利用深度学习算法对图像进行处理和分析，以识别和分类道路裂缝。该系统可以实时监控道路裂缝的变化，并对道路裂缝进行自动检测和分类。
道路裂缝检测的必要性：道路裂缝检测是非常必要的，因为道路裂缝会影响行车安全，引发许多公路隐患问题。如果能够及时发现和识别路面裂缝，并采取相应修补措施，则可以消除安全隐患，保障道路安全和公共出行安全。
道路裂缝检测的益处：道路裂缝检测可以保障道路安全，及时消除隐患，保障车辆和行人的安全，减少道路维修养护成本，提高公路的使用寿命和安全性。
结论：基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术可以有效地提高道路裂缝检测的准确率和效率，为保障道路安全和公共出行安全做出贡献。随着技术的发展和成熟，基于深度学习的智能道路裂缝检测系统将在道路检测和维修养护中发挥着越来越重要的作用。
