裂纹检测系统 该项目使用 Python 的 OpenCV 库和深度学习来检测裂纹区域，并根据裂纹百分比警告驾驶员所需的速度限制。 描述 介绍页面：描述项目的页面 登录页面：用于登录网站 注册页面：用于注册到网站 索引页：这是我们输入前方道路图像的主页 输出页：在索引页上输入图像后，输出的道路被裂缝覆盖的百分比如下所示 使用 ResNet50（卷积神经网络）预训练的深度学习模型用于预测图像中的裂缝 输出显示裂纹百分比并使用此百分比警告 spped 限制。 使用的技术栈 HTML - 前端 CSS - 前端 BootStrap - 前端 Javascript - 前端 Django - 后端 Python - 深度学习模型 PostgreSQL - 数据库 安装和设置步骤 克隆存储库 git clone https://github.com/ak2502/crack-detection.git

裂缝检测对混凝土的结构健康和结构安全保障起到了至关重要的作用。以往都是通过人工检测的方式去检测裂缝,但是人工检测裂纹的过程十分耗时费力,而且还会受到检测人员主观判断的影响,此外,裂纹检测比其他基础架构元素检测要复杂得多。目前有关裂缝检测方法复杂且效率低下。所以,裂纹检测系统的发展一直是一个重要的课题。因此,本研究的目的是基于MATLAB GUI图像处理技术创建一个有效的裂纹检测系统,其中包括图像灰度化、图像去噪、图像增强、图像二值化裂缝识别以及GUI设计。实现了裂缝宽度、长度、面积、方向等特征的自动测量,并优化现有的图像去噪算法。