環(huán)境污染下基于DeepLabv3 + 的道路病害檢測研究

文章編號：1674-6139（2025）06-0124-05

中圖分類號：X734文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

Research on Road Disease Detection Based on DeepLabv3 + Under Environmental Pollution

Long Xing ^1，2 ，Liu Zhiyun3，Huang Huaping4，Wang Yi⁴ ，Guo Yuqing

（1.China Railway Construction Investment Group Co.，Ltd，Zhuhai 519031，China;2.School of Human Settlementsand Civil Engineering，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710o49，China；3.Geological Engineering and Geomatics，Chang'an University，Xi'an 710o54，China；4.China Railway Eryuan Engineering Group Co.Ltd，Chengdu 61OO36，China；5.Wuhan TianjihangInformation Technology Co.，Ltd.，Wuhan 43OO74，China）

Abstract：Regardingtherapiddevelopmentofthetransportationroadsystem，thedensityofroadconstructionnetworkcontiuesto expand，andthefrequentdingofeicleshasledtofrequentanddeepeingroadsurfcediseasesTsuetepeforanceofig waypavementandvehicledrivingsfetysemanticgmentatioodelusingdroerialpotogaphyanddeepexperimetstdied anditsnetworksructureisoptimizedformagedetectionofroaddiseases，timelydetectionandrepairofoaddiseaseproblemsTheexperimentalresultssowthattesmanticsegmentationmodeloftheimproveddeepexperimentalerieshasdetectioaccracyndreal rate of 86.34% and 92.44% forroad potholes，indicatingthe superiority of its improved model inroad diseasedetection.Therefore，the roaddiseasedetectionmodel hasfeasibilityandtechnical referencefor highwaynetwork constructionandvehiclesafety.

Keywords：environmentalpolution；semanticsegmentationmodel；highwayconstruction；roaddiseases；detectionmodel

前言

隨著城市化的推進(jìn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施逐漸完善，多種道路的建設(shè)滿足了不同地形和使用需要[1]。同時道路建設(shè)和舊路改建通常需要迎合經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大量公路網(wǎng)的建設(shè)對土地資源、礦產(chǎn)資源的利用較多，從而導(dǎo)致環(huán)境污染和資源浪費(fèi)[2]。并且由于公路路面的長期使用，自然因素和人為因素均會造成道路不同程度的受損，并出現(xiàn)各種病害問題，從而降低道路駕駛的安全度[3]。目前，大多數(shù)道路為瀝青路面結(jié)構(gòu)，經(jīng)過車輛負(fù)載、自然氣候等因素的長期影響，瀝青結(jié)構(gòu)會呈現(xiàn)出裂縫、變形及松散等病害，從而影響道路結(jié)構(gòu)的連貫性和支撐強(qiáng)度，進(jìn)而導(dǎo)致道路面的承載能力降低，發(fā)生嚴(yán)重的安全事故[4]。傳統(tǒng)的人工檢測和道路檢測車輛的檢測方法對路面病害類型的檢測效率較低，且檢測車所耗費(fèi)的能源和成本較高[5]。無人機(jī)采集的圖像具有比較豐富的背景信息，容易干擾圖像檢測的準(zhǔn)確性?；诖?，研究使用深度實驗（Deeplaboratory，DeepLab）系列的語義分割模型，即DeepLabv3 + 模型，并創(chuàng)新性地引人MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)和Ghost卷積，注意力模塊和損失函數(shù)的優(yōu)化設(shè)計促使模型完成輕量化，從而構(gòu)建基于改進(jìn)DeepLabv3 + 模型的道路病害檢測方法，旨在提高公路路面病害的檢測精度和效率，并為道路養(yǎng)護(hù)和車輛行駛提供詳細(xì)數(shù)據(jù)和安全保障。

1道路病害檢測任務(wù)及語義分割模型構(gòu)建

1.1DeepLabv3 + 模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

由于航拍圖像中道路病害顯示較小，背景場景比較復(fù)雜進(jìn)而影響圖像檢測算法的魯棒性和精確性[6-7]。因此研究利用深度學(xué)習(xí)的語義分割模型來檢測道路病害的航拍圖像，通過語義分割對圖像的每個像素進(jìn)行分類和語義標(biāo)簽。DeepLabv3 + 模型在Xception主干特征提取網(wǎng)絡(luò)中，卷積模塊主要針對圖像的特征提取。當(dāng)卷積模塊中的核數(shù)量與圖像的通道數(shù)量一致時，卷積模塊對圖像進(jìn)行特征提取。同時在最大池化層替換為Xception網(wǎng)絡(luò)的空洞卷積，并在每個卷積后添加局部歸一化層和ReLU激活函數(shù)，以提高模型性能。通過DeepLabv3+ 模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)計算，網(wǎng)絡(luò)中的圖像特征提取能力不斷增強(qiáng)，輸入的圖像經(jīng)特征提取后可獲取不同尺寸的特征圖?？斩纯臻g金字塔池（AtrousSpatialPyramidPooling，ASPP）模塊首先對最下層的特征圖進(jìn)行特征提取和卷積操作，其次對圖像進(jìn)行特征提取和拼接，最后 1×1 的卷積塊可將特征圖的通道轉(zhuǎn)換為256，從而實現(xiàn)模型的圖像處理過程。

1.2基于DeepLabv3 + 的道路病害檢測模型構(gòu)建

由于DeepLabv3 + 模型中的Xception主干特征提取網(wǎng)絡(luò)能夠有效地提高輸入圖像的分割精度，但所包含的網(wǎng)絡(luò)層和計算量較多，增加了模型的復(fù)雜程度，從而導(dǎo)致模型的尺寸受限[8-9]。研究對于航拍道路病害圖像的復(fù)雜特征，提出一種基于改進(jìn)的DeepLabv3 + 檢測模型。對Xception主干特征提取網(wǎng)絡(luò)和卷積進(jìn)行結(jié)構(gòu)改進(jìn)，見圖1。

從圖1中看出DeepLabv3 + 模型的主干提取網(wǎng)絡(luò)為MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)，以降低網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量和占用空間。另外采用ASPP模塊中的普通卷積來替換原來的卷積塊，從而使模型輕量化，但為確保模型的分割精度，研究添加條形池模（StripPoolingMoudle，SPM）以優(yōu)化其結(jié)構(gòu)。同時利用淺層特征融合（ShallowFeatureFusion，SFF）結(jié)構(gòu)來改善高效通道注意力（EfficientChannelAttention，ECA）模塊，從而優(yōu)化模型的預(yù)測能力和精確度。

在Ghost卷積中，輸入特征圖會通過 1×1 的卷積塊減少輸出圖的通道數(shù)量，再使用計算量較少的深度可分離卷積對特征圖多余部分進(jìn)行去除，最后經(jīng)過圖像拼接得出兩組特征圖[10]。ECA 模塊作為一種高效且精確的注意力模塊，能夠自適應(yīng)調(diào)整圖像特征目標(biāo)，從而增加模型對特征的提取能力。其中ECA模塊如式（1）所示：

式（1）中， h 代表卷積核的尺寸， T 為通道數(shù)量。n 和 α 為常數(shù)，且分別為1和2，從而調(diào)整通道數(shù) T 與卷積核尺寸 h 之間的比例， ||_odd 表示為卷積核尺寸h 僅為奇數(shù)。

研究中道路病害數(shù)據(jù)集中圖像類型不一，檢測模型的分類樣本和分割像素較多，會增加模型預(yù)測能力的困難程度。因此研究采用交叉熵?fù)p失（CrossEntropy，CE）和集合相似度度量函數(shù)Dice損失聯(lián)合的混合損失函數(shù)，來降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分割像素，改善模型精確性。其中CE損失函數(shù)如式（2）所示：

式（2）中， n 表示檢測圖像的類別數(shù)， b_i 為輸入圖像的第 i 個單元的定義值， g_i 為第 i 個單元的預(yù)計可能性結(jié)果。CE損失函數(shù)在多目標(biāo)分類任務(wù)中，能夠有效地平衡標(biāo)簽和預(yù)測值的相似度，而Die損失則適合訓(xùn)練類別不平衡的圖像分割，如式（3）所示：

式（3）中， b_i 為訓(xùn)練圖像中第 i 個像素點的標(biāo)簽值， g_i 為預(yù)測概率值。由于Die損失函數(shù)對圖像周圍噪聲比較敏感，同時忽視圖像的邊界信息，從而導(dǎo)致圖像邊界分割失誤和過擬合，因此將式中 φ 設(shè)為1，以加快函數(shù)收斂。將兩種損失函數(shù)聯(lián)合的混合損失函數(shù)如式（4）所示：

Loss=Loss（CE）+Loss（Dice）

式（4）中，Loss表示混合損失函數(shù)，綜合兩種損失函數(shù)的有效性能，對航拍圖像的病害像素進(jìn)行高度檢測和分割的訓(xùn)練效果，從而實現(xiàn)改進(jìn)DeepLabv3 + 檢測模型的魯棒性。

2 基于改進(jìn)的DeepLabv3 + 道路病害檢測模型分析

2.1路病害檢測模型檢測效果分析

交通公路網(wǎng)的施工建設(shè)及病害問題會對土地資源造成直接的環(huán)境污染，前期施工建設(shè)中礦產(chǎn)資源和土地資源的大量開發(fā)，會破壞礦山開采和土壤結(jié)構(gòu)，從而產(chǎn)生一系列環(huán)境污染問題。根據(jù) DeepLabv3 + 模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，研究使用計算機(jī)、Python編程語言和PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)庫來設(shè)置道路病害圖像檢測的實驗環(huán)境。其中包括Ubuntul6.04系統(tǒng)，英特爾（R）至強(qiáng)處理器E5系列 2680v4 的產(chǎn)品，同時主頻參數(shù)為 2.40GHz 。顯卡配置為NVIDIAGe-foreGTX306012G，整體系統(tǒng)的內(nèi)存為 14GB 。為合理提高模型的精確性和魯棒性，研究輸入圖像的分辨率為 512×512 ，訓(xùn)練樣本批處理以及迭代次數(shù)分別為8和100，訓(xùn)練參數(shù)的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率為0.0005，并且訓(xùn)練的優(yōu)化器為Adam。對這六種網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行消融驗證，同時分別為道路病害的裂縫圖像和坑槽圖像進(jìn)行分析，結(jié)果見圖2。

從圖2（a）中得出不同改進(jìn)方法對道路裂縫病害的評價結(jié)果，方法E和 F 的指標(biāo)結(jié)果為最高。其中方法E為MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)和Ghost卷積，并結(jié)合SPM、ECA和SFF模塊，交并比為 63.08% ，精確率和召回率分別為 72.35% 和 82.51% 。然而方法F則在E的基礎(chǔ)上引入了損失函數(shù)，結(jié)果分別為63.78%.73.61% 和 82.08% 。在圖2（b）中得出不同方法整體對道路坑槽病害的識別精確率最高為95.33% ，即Xception網(wǎng)絡(luò)的檢測模型。但前幾種改進(jìn)方法的評價指標(biāo)結(jié)果較為分散，識別結(jié)果具有不穩(wěn)定性。在檢測模型中融合多種優(yōu)化設(shè)計的改進(jìn)模型，對坑槽圖像的精確率和召回率分別為 92.44% 和 92.03% ，整體表現(xiàn)也較為優(yōu)秀。在圖2（c）中得出改進(jìn)方法對道路病害的平均幀率較低，基于改進(jìn)方法的模型結(jié)果為13.75，同時參數(shù)量和平均交并比為41.13MB和 82.92% ，綜合以上指標(biāo)，得出通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，檢測效果不斷提升。

2.2道路病害檢測模型評價指標(biāo)分析

之后在道路病害產(chǎn)生時，瀝青路面層老化，使整體路況質(zhì)量下降，車輛行駛的噪聲和揚(yáng)塵增加，進(jìn)而影響周圍居民的生活質(zhì)量。而長期的道路病害問題，會加大破壞土壤地質(zhì)結(jié)構(gòu)，瀝青層在一定程度上會影響地下水文條件，因此道路建設(shè)和病害防治可在后續(xù)中減輕病害問題帶來的環(huán)境污染。因此研究將改進(jìn)DeepLabv3 + 模型與傳統(tǒng)模型、其他金字塔場景分析網(wǎng)絡(luò)模型（Pyramid Scene ParseingNetwork，PSPNet）和卷積結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)U-Net進(jìn)行評價指標(biāo)的對比。在評價指標(biāo)中召回率的提高能夠減少病害漏檢和誤檢的概率，以制定有效的道路養(yǎng)護(hù)舉措。見圖3。

從圖3（a）中得出改進(jìn)DeepLabv3 + 模型的交并比結(jié)果為 82.83% ，為比較模型的最高值，檢測精確度和召回率分別為 92.35% 和 92.04% ，整體檢測結(jié)果較好，而PSPNet網(wǎng)絡(luò)模型的召回率較低，分別為 82.07% 和 83.38% 。在圖3（b）中得出不同模型對道路病害的參數(shù)量和平均幀數(shù)結(jié)果存在明顯差異。其中傳統(tǒng)DeepLabv3 + 模型的參數(shù)量最高為20.69MB，其次為R-PSPNet模型的177.41 MB，從而說明二者對圖像檢測的計算量較大，模型不夠輕量化。而M－PSPNet模型改進(jìn)DeepLabv3 + 模型的參數(shù)量較少，分別為9.29MB和13.66MB，同時這兩種模型的平均幀率分別為 78.21% 和41.04% ，從而表明改進(jìn)DeepLabv3 + 模型的運(yùn)行效率較高。

2.3道路病害檢測模型性能分析

最后考慮到道路病害對車輛行駛安全具有重要影響，同時道路建設(shè)中施工條件受自然環(huán)境影響較大，淤泥地質(zhì)上含水量多但透水性較差，在長期的車輛負(fù)載下容易導(dǎo)致地基沉降、路面坑槽等問題。因此研究將航拍道路病害的圖像用于檢測模型，并與實際病害圖像進(jìn)行結(jié)果比較，以檢驗?zāi)Ｐ偷挠行院涂尚行?。結(jié)果見表1。

從表1中得出檢測模型對航拍道路病害的100張圖像進(jìn)行特征處理和語義分割，對病害圖像的檢測指標(biāo)進(jìn)行分析。其中實際圖像存在道路病害的圖像有63張，而普通圖像處理方法檢測結(jié)果為73張，語義分割方法檢測的病害圖像為65張。并且普通的圖像處理方式對病害圖像檢測的精確率為 85.46% ，誤檢率和漏檢率分別為 12.00% 和 3.00% 。然而研究采用的語義分割方式的檢測模型，對道路病害檢測的精確度為 98.00% ，同時誤檢率和漏檢率為2.00% 和 0.00% 。綜合所有模型的指標(biāo)比較結(jié)果，證明了基于改進(jìn)DeepLabv3 + 模型在道路病害檢測的優(yōu)越性。

3結(jié)論

針對道路病害檢測和識別問題，研究利用無人機(jī)航拍攝影對公路區(qū)域進(jìn)行圖像采集，通過深度學(xué)習(xí)的語義分割DeepLabv3 + 模型對道路病害圖像進(jìn)行識別檢測，以實時記錄公路病害問題。通過改進(jìn)方法的消融實驗對網(wǎng)絡(luò)算法的檢測性能進(jìn)行比較，得出替換MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)和Ghost卷積的檢測方法，對裂縫圖像的檢測精度為 78.66% ，召回率為 73.21% ?；诟倪M(jìn)DeepLabv3 + 模型的檢測結(jié)果較為優(yōu)秀，精確率和召回率分別 73.61% 和 82.08% ，召回率越高則說明檢測模型的誤檢漏檢率較低。之后將改進(jìn)DeepLabv3 + 模型與其他檢測模型進(jìn)行病害圖像的性能比較，得出改進(jìn)DeepLabv3 + 模型的檢測精確率和召回率分別為92.35% 和 92.04% ，參數(shù)量為13.66MB，召回率遠(yuǎn)高于M－PSPNet模型的結(jié)果，二者的參數(shù)量差距不大，所提出的基于改進(jìn)DeepLabv3 + 模型對道路病害檢測具有優(yōu)越性。

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