文件名称：论文研究-基于PCNN和遗传算法相结合的新型混凝土桥梁裂缝检测方法.pdf
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更新时间：2022-08-11 15:14:37
混凝土桥梁裂缝检测,脉冲耦合神经网络,遗传算法,最小对数误差
针对混凝土桥梁裂缝对比度低、裂缝图像噪声干扰强等难题，提出了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）和遗传算法相结合的混凝土桥梁裂缝检测新算法（GA-PCNN）。该算法首先利用遗传算法优化裂缝PCNN模型参数；然后通过改进的最小对数误差适应度函数区分裂缝与背景，当适应度值大小几乎无变化时，停止分割图像；最后通过连通域去噪算法滤除残余噪声，实现裂缝的自动检测。比较GA-PCNN、PCNN和基于熵及动态阈值算法对裂缝图像的分割效果，并绘制PR和ROC曲线评价分割质量，经计算GA-PCNN算法的PR和ROC曲线下面积为90.6%和91.6%，分别高于PCNN算法10.1%和6.8%、基于熵和动态阈值6.5%和6.7%。实验结果表明，GA-PCNN新算法分割效果好且去噪能力强，该算法能准确地提取混凝土桥梁裂缝特征。