深度学习浅显理解
基于深度学习卷积神经网络分析道路破损情况
1.1 研究背景
道路的建设不仅促进了地域之间的交流，也使得地域之间的经济交流更加密切，更好的促进了社会和经济的发展，但道路建设到了后期会面临着很多问题，比如路面保养，路面修缮，路面特殊情况的处理。如果这些问题不能及早的发现，不仅对车和行人安全造成巨大的隐患，还会缩短路面的使用期限，缩短路面的寿命。若能及时发现和排查问题所在，防患未然，能极大的缩小道路修缮的维护成本。
当前，路面检测主要是靠两种途径来完成的，一种是人工实地勘测，另一种是使用影像检查路面情况。
人工实地勘测工作量大，效率低，检查中会影响车辆以及行人，也会造成一些安全上的隐患，并且人工检检查会有主观倾向性，和实际测量结果之间可能有很大的误差。
后来使用影像技术来监测路面破损程，即对路表面拍摄高清晰照片，通过图像处理获取路面裂缝，泛油与修补等信息。该方法能极大的提高路面检测的效率和精度，同时大大的降低劳动成本。
随着技术的发展基于人脑神经元网络抽象的人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANNs）自20世纪80年代以来，成为图像处理和人工智能领域研究的新兴热点。深度学习（DeepLearning，DL）的起源来自于 ANNs，宏观的可以认为 DL 属于 ANNs 中含有多隐层感知器的一种特殊网络结构。而深度学习技术在图像处理领域的迅速发展，深深的影响了在路面图像破损目标识别方面的研究进展，也为我们提供了一个很很好的解决问题的方式
1.2 传统路面裂缝检测算法国内外研究进展
1.2.1 路面裂缝图像预处理算法
在图像识别技术中，由于路面裂缝图像的采集来源于人工干预方式，因此得到的路面裂缝数据集质量会受到诸如光照强度、雨雾天气、路面油渍等各种外界因素的影响，而路面裂缝图像质量的好坏直接影响着图像识别算法的设计及识别效果精度。要想提高图像识别算法各方面的性能，除了在原始算法基础上进行优化以外，图像预处理技术在整个图像处理技术中占有非常重要的地位。根据对目前已有预处理算法的研究，可以将比较广发使用的图像预处理方法分为两大类：图像背景差法和图像细节增强法。
图像背景差法是指将当前所获得原始图像与经过处理的背景图像进行求灰度差运算，得到目标区域灰度图的一种方法。Cheng 等[1/6]提出了一种基于模糊逻辑的路面裂缝检测算法，该算法的主要思想基于路面图像中裂缝处的灰度值比周围的背景图像灰度值低，且裂缝处的像素比背景环境的像素更为连续的事实。该方法首先通过确定差分图像灰度的亮度隶属函数来确定裂缝处像素比周围背景的灰度值暗多少，其次求出路面图像中裂缝像素的灰度域值范围，最后检查较暗像素区域的连通性来消除伪裂缝的存在。研究表明，该方法可以有效的检测到包含大量噪音的路面图像中存在的薄弱裂缝。
细节增强法是根据裂缝与背景图像在路面图像中体现出的频域不同，裂缝目标表现出高频特征，而噪音表现出的是低频特征，对路面图像中的高频特征进行增强，以此来加强路面图像中裂缝与背景部分的对比度，进而进行裂缝目标识别。Zou 等[2/7]将小波包引入到路面图像预处理环节的降噪过程中，该算法将路面图像分解后，在路面图像的每一级尺度上按照不同的参数进行降噪处理，最后对路面图像进行重建。在以实际路面图像为数据的基础上进行实验，结果表明该方法表现出其高效性，并且可以有效的处理路面图像的噪音。然而，随着输入的路面裂缝图像的多样性，应用系统很难自适应地调整非线性函数的参数。
对比背景差法和细节增强法可见：在处理范围方面，前者偏向于路面裂缝图像的宏观处理方向，后者着重于路面裂缝图像的微观处理方向；数据处理量方面，前者数据计算量明显低于后者数据计算量；在适应性方面，前者不仅可以处理高频信息，还可以很好的处理低频噪音等信息，因此普适性高于后者。
两种方法的缺点：背景差法容易漏掉对路面裂缝细节信息的处理，细节增强法则因其繁杂的数据计算量而致使其适应性不好。
1.2.2 路面裂缝图像分类算法
裂缝在路面破损图像中，表现出诸如龟裂、多纹理性、多方向性等多样性。相关领域专家分别对不同特征的路面裂缝图像进行单独研究[3/8]，现在已经存在的路面裂缝分类算法有很多种。对目前普遍使用的路面裂缝分类算法，大体可以划分为下面这八类：基于阈值的路面图像分割法、基于边缘检测的识别方法、基于多尺度[4/12]检测的裂缝识别方法、基于裂缝纹理的检测法、基于多特征融合的路面裂缝检测方法、基于图论的裂缝检测方法、基于深度学习的路面裂缝识别方法、以及其他分类方法。
其中基于阈值的路面图像分割法中有一个是老师(TANAKA Naoki)等人早年间的研究，利用数学形态学的几种算子对路面裂缝进行检测，其适用于模糊的裂纹，但对于微小裂缝而言，该方法不太适应用[5//10]。还有就是 Xu[6/14] 提出将路面裂缝图像统一划分为8x8像素大小的网格图像，基于含有网格的路面图像检测其网格边界是否包含“波谷”来断定图像中裂缝的存在可能，该方法称为 GCA 的边缘检测算法。判别裂缝的方式如下，如果网格图像中存在“波谷”，那么将边界上像素中灰度最小值设置为种子点，然后校验和跟踪这些种子点即可。该方法是在多次不同情况下进行驾驶检测的，识别结果发现在反复多次的检测中具有良好的准确性。
尽管目前路面裂缝识别算法已经相当成熟，但是仍然存在各种各样的条件限制着路面裂缝识别的准确率及实时效果[7/18]。
1.3 目前存在的主要问题
现如今的图像采集设备及技术一直在稳步前进，但是采集到的路面图像依旧会受采集设备的拍摄角度、光照、遮挡等外界因素的影响，通常获取的路面图像都会出现灰度不均匀[8/26]。传统的裂缝识别算法，在对这些路面裂缝图像进行分类识别前，均需先进行路面图像的去模糊、去除噪声、增强对比度等预处理工作，以减少后期处理中较大数据处理量及较高误识别率。
综上，在路面裂缝图像分类识别过程中，目前主要存在以下几类问题：
采集不到无噪音影响的纯净路面裂缝图像数据[8/27]，反而想要得到这样的数据，需要非常昂贵的成本；
传统路面裂缝图像的预处理、特征提取、分类器训练以及最终的分类，均需要拥有多年图像处理工作的专业工程师进行人工辅助，这些过程均以经验为驱动，未能实现自动处理；
传统的路面裂缝图像分类技术通用性较差，致使最终的分类精度到了瓶颈期，上升空间较小。
1.4 深度学习神经网络相关介绍
深度神经网络的构思来源于生物神经系统，因此深度神经网络模型亦是以神经元为基础的。同时深度神经网络具有并行分布处理图像数据的特点、网络模型兼备高鲁棒性及高容错能力、并且分布式存储数据及高度学习能力、能够充分逼近复杂的非线性关系等优点，让深度神经网络在极短的时间内凸显出其超群的优越性。
1.4.1 单隐层神经网络
基于神经元多输入单输出的特性，通过重构网络拓扑、节点特点及学习规则来对神经网络进行建模。一个常见的简单神经元数学模型，如下图 1.1 所示。
单隐层神经网络模型相当于是对神经元数学模型进行一个宏观的包装，模型主要包括三层，即：输入层、隐层和输出层。单隐层神经网络与神经元模型不同的是，神经元模型是单输出，而单隐层神经网络模型是多输出，其网络结构如图 1.2 所示。
1.4.2 多隐层神经网络
对单隐层神经网络进行延伸可知，当隐层个数超过2 层（包括2 层）时，我们就将这类网络定义为多隐层神经网络。多隐层神经网络是一种包含多个隐层、全连接层的有向无环的网络结构。值得注意的是这类网络只有输入层、隐层和输出层。如下图 1.3 所示为简单的多隐层神经网络结构图：
1.4.3 深度学习网络
深度学习是目前机器学习领域比较热门的一项技术。从网络的结构来说，我们可以认为深度学习网络是多隐层神经网络的一种特殊形式，该技术可以打破传统神经网络的瓶颈，建立更类似于生物神经网络分析处理诸如声音、文本、图像等数据的数学模型。深度学习的网络范式包括数据、模型、优化和求解四步，基于人工神经网络，深度学习网络加入了更多的层，如卷积层、池化层、Dropout 层等。
相对于多层神经网络模型的以下几个常见的不足：1、人工提取原始数据特征的方式，在面对大数据时，过滤数据量，需要耗费大量的时间，并且对特征尺度的提取比较难把握，训练出来的模型对噪音敏感度较高；2、更高的精确度意味着更深的网络层次，而随着网络层的不断加深，网络难免出现梯度扩散问题；3、多层神经网络里面没有设置处理时间序列的参数，网络不能处理跟时间相关的数据；深度学习网络的下面几个特点，刚好弥补了多层神经网路的不足：1、深度学习网络自动提取输入数据的特征，无需人工参与，且网络自动获取的数据特征更能体现实物的特征，可以获得泛化能力更强的网络模型；2、根据不同的应用，可以将深度学习网络模型调整为适用于该应用的网络架构；3、深度学习网络加入了反馈和时间参数，使网络的应用范围更广。
1.5 卷积神经网络介绍
卷积神经网络是由多层感知器经过变化而得。由生物学家Hubel 和Wiesel 在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来。视觉皮层的细胞是一个构造十分复杂的结构。这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,称之为感受野,以这种方式平铺覆盖到整个视野区域。这些细胞的基本类型有两种,简单细胞作为一种其作用是响应来自感受野范围内的边缘刺激模式。不同于简单细胞，复杂细胞的接收域范围更大,而且它具有局部不变性。卷积神经网络是非全连接的多层神经网络，每层的组成是多个二维平面，多个独立的神经元组成了对应的二维平面，正如卷积神经网络模型如图 1.4 所示，它包含了卷积层和亚采样层两个网络结构。
检测不同特征的不同滤波器在输入文件上被卷积，并且输出一组激活图，其被传递到CNN中的下一层[9/斯坦福大学]。
公式用于确定激活图的维度：
$（N + 2P-F）/ S + 1$; 其中$N =图像（输入）$文件的尺寸
$P =填充$
$F =滤波器的尺寸$
$S = Stride$
1.5.1 激活功能
激活功能是放置在神经网络末端或之间的节点。它们有助于确定神经元是否会发射。
有不同类型的激活函数，如图 1.8 所示，这里重点讲一下整流线性单元（ReLU）。
ReLU函数是当今神经网络中使用最广泛的激活函数。ReLU 相对于其他激活功能的最大优势之一是它不会同时激活所有神经元。从上面的 ReLU 函数图像中，我们会注意到它将所有负输入转换为零，并且神经元不会被激活。这使得它非常有计算效率，因为每次激活的神经元很少。它不会在正区域饱和。在实践中，ReLU 的收敛速度比 tanh 和 S 形激活函数快6倍。
ReLU提出的一些缺点是它在负区域饱和，这意味着该区域的梯度为零。在梯度等于零的情况下，在反向传播期间，所有权重都不会更新，为了解决这个问题，我们使用Leaky ReLU。此外，ReLU功能不是以零为中心的。这意味着为了使其达到最佳点，它必须使用可能更长的锯齿形路径。
1.5.2 池层
可以在 CNN 架构中的卷积层之间看到池化层。该层基本上减少了网络中的参数和计算量，通过逐渐减小网络的空间大小来控制过度拟合。
该层有两个操作; 平均合并和最大合并。这里只讨论 Max-pooling。
1.5.3 最大池
就像名字所说; 只会从游泳池中取出最大值。这实际上是通过使用滑过输入的滤波器完成的; 并且在每一步都取出最大参数，其余参数被删除。这实际上是对网络进行下采样。与卷积层不同，池化层不会改变网络的深度，深度维度保持不变。
Max-pooling后输出的公式：
$（N - F）/ S + 1 $; 其中 $N =汇集层的输入维度$
$F =滤波器的尺寸$
$S = Stride$
1.5.4 完全连接的层
在该层中，神经元与先前层的所有激活完全连接。因此，可以通过矩阵乘法后跟偏置偏移来计算它们的激活。这是CNN网络的最后阶段。卷积神经网络实际上由隐藏层和完全连接的层组成。
卷积神经网络训练过程
卷积神经网络可以学习大量的输入到输出之间的映射关系，即其本质就是一种从输入端到输出端的映射，在学习的过程中不需要输入与输出之间存在任何的可以用表达式表示出的关系，只要用已知的数据对网络加以训练，网络最终就能够具有输入到输出之间的映射能力。卷积神经网络的训练原理是根据链式求导计算损失函数对每个权重的偏导数，然后根据梯度下降公式对权重进行更新。采用的是反向传播算法。主要包括四个步骤：
前向传播阶段：
（1）从样本集中取出一个样本(M, N )，将 M 输入网络；
（2）计算对应的实际输出值O；
1.6 路面裂缝图像预处理及识别方法
1.6.1 路面裂缝类别
公路路面在长时间的自然条件作用，以及车辆的行驶速度、紧急刹车、车辆载重等影响下，公路路面会出现不同种类、不同程度的破损，在影响道路服务的能力同时还会影响到车辆的安全，所以需要进行道路维护。由于裂缝类型相异，所以针对不同类别的路面破损情况应采取不同的维护方法，这样不仅有利于维护的效率，而且还能节约维护成本，节约资源。所以能够准确的对路面破损的类别、破损的程度进行分类识别和评定，对路面维护和提高服务能力具有重要意义。以下是一些常见的裂痕种类：
横向裂缝，横向裂缝是指与路面中心线垂直的裂缝，裂缝有的贯穿部分路面，有的贯穿整个路面，长短不一且呈现弯曲状，有深有浅并伴有少量的细小分支，如图 3.1 所示。横向裂缝的成因主要是由温度变化导致的路基和路表不均匀缩涨和路基差异性沉陷，同时在积水的作用下对路面裂缝造成冲刷致使裂缝深度加深，导致分离加重，再由路面设计不合理、施工质量低劣或车辆超载等因素的影响导致混凝土伸缩和沥青分离出现裂缝变形。
纵向裂缝，纵向裂缝是指与行车方向基本平行的裂缝，其裂缝的走向较为单一且长度和宽度不一，并且形状带有弯曲，只有少量的纵向裂缝带有小分支。纵向裂缝一般由于在施工过程中路基压实度不够、不均匀、土块粉碎不充分所引起的，多出现在路肩和行车道部位，随着积水的冲刷以及车辆超载极易引起裂缝宽度的增加，危害行车安全，增加维护成本。
网状裂缝，网状裂缝也叫龟裂，在载荷重复作用的情况下导致基层被软化，形成大量横向和纵向裂缝相互交错在一起的密集小块，呈现网格状，如图 3.3 所示。网状裂缝的缝宽在 1mm 以上，两条裂缝的距离在40cm 以下，其区域边缘构成的总面积在 1m2 以上的网格状裂缝。造成网状裂缝的产生主要原因有路基不实、微小裂痕经过长时间碾压、重复载荷等。网状裂缝如果不及时处理，在温度变化较大、雨水冲刷、车辆超重等情况下极易形成大面积的破坏。
块状裂缝，块状裂缝是由不规则少量的网状裂痕形成的，如图 4.4 所示。块状裂缝其横纵裂缝较为稀疏，裂缝块的大小一般在9m2 之内。大多都是由于路面老化、久经风雨造成的。
1.6.2 路面裂缝破损程度评定
不同环境的路面均会出现不同类型、不同破损程度及范围的裂缝，为了更加准确具体的掌握路面破损的情况，可以及时对破损路面进行修复，所以对路面破损程度的严重性以及综合因素考虑变得十分重要。所以为了便于比较和分类，通常使用 Pavement Condition Index（PCI）作为路面破损状况的评价标准[34]。路面状况指数 PCI 的取值范围为 1 到 100，越接近 100 表示路面状况良好，根据 PCI 数值的大小，可将路面状况分为 5 个等级，对于较优的路面状况，就可以排除在需要修复范围之外，而对破损程度不一的状况则需要进行不同程度的修复。
路面状况指数 PCI 的计算公式为：
$$PCI = 100 - DR^{0.412}$$
其中 DR 为综合破损率，是沥青路面破损调查指标，其计算公式为：
$$DR = D/A = D_{ij}K_{ij}/A$$
其中 D 表示评价路段内的折合破损面积；A 表示评价路段的路面总面积；$D_{ij}$ 表示第 i 类破损、第 j 种破损程度的实际破损面积；$K_{ij}$ 为第 i 类破损、第 j 种破损程度的换算系数；i，j 分别表示破损类型和破损程度。
| 破损类型 | 外观描述 | 破损程度 | 换算系数 |
|---|---|---|---|
| 横向裂缝 | 轻：少分支、缝隙小、缝壁无散落； 中：少分支、缝隙较小、缝壁散落轻微； 重：少分支、缝隙较大 |
轻/中/重 | 0.6/0.8/1.0 |
| 纵向裂缝 | 轻：少分支、缝隙小、缝壁无散落； 重：少分支多、缝隙较大、缝壁散落严重 |
轻/重 | 0.2/ 0.4 |
| 网状裂缝 | 轻：缝细、缝壁无散落、变形不明显； 重：网格众多、缝壁散落严重、缝隙较大 |
轻/重 | 0.4/0.6 |
| 块状裂缝 | 轻：缝细、缝壁无散落、块状大； 重：缝宽、缝壁散落严重、块状小 |
轻/重 | 0.2/0.4 |
1.7 路面破损图像预处理
由于公路路面状况较为复杂，且受到环境、路面清洁情况、图像采集角度、光照强度以及光照均匀程度的影响，使得图像采集准确度十分困难，并对以后的特征提取带来诸多困难。为了提高图像质量，需要消除采集过程中的不利影响，使得特征更加精确明显，更好的表达裂缝的破损程度及类型等信息，所以需要对目标图像进行预处理，不仅有利于训练处理，还可以提高训练效果和识别精度。在路面图像预处理过程中，常用的方法有：灰度变换、直方图均衡化、中值滤波、形态学处理等，接下来对四种方法分别进行简要介绍。
1.7.1 灰度变换
图像灰度变换是为了改善画质，使目标图像显示的效果更加清晰，可以有选择性的突出目标图像中的特征区域，并抑制图像中的干扰因素（噪声）。其主要原理是通过再次计算数据图像中灰度值的范围，使得原始图像的像素值得到重新分配，从而增强图像的对比度。灰度变换常用的方法有：图像求反、对数变换、灰度切割、位图切割、灰度的线性变换。本文使用灰度得线性变换方法对路面裂缝图像进行处理。记原始图像的灰度为 $f(x, y)$，经过变换后的数据图像灰度记为 $g(x, y)$，灰度变换的计算式如下：
$$g(x,y)=\frac{Y_{b}-Y_{a}}{X_{b}-X_{a}}\left[f(x,y) - X_{a}\right] + Y_{a}$$
其中，$X_{a}$ 表示原始图像灰度的最小值，$X_{b}$ 表示最大值；$Y_{a}$ 表示经过变换后的图像灰度值的最小值，$Y_{b}$ 表示最大值，即 $\frac{Y_{b}-Y_{a}}{X_{b}-X_{a}}$ 表示线性斜率。斜率大于 1 时，输出的图像对比度增加，小于 1 时对比度减小，等于 1 时图像灰度值上移或下移，小于 0 就会使暗区域变亮，亮区域变暗。通过灰度变换图像的灰度值范围由$（X_{a}, X_{b}）$ 变为 $（Y_{a}, Y_{b}）$。
1.7.2 灰度变换
#### 直方图均衡化利用图像直方图对对比度进行调整，在路面裂缝图像中，路面背景与裂缝的对比度相对较为接近。直方图均衡化对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，而把给定的直方图分布变成均匀分布的直方图。在相对信息量较大的图像中，通过将图像的对比度增强达到数据图像清晰度增加的目的。该方法较为直观，而且操作具有可逆性，可以恢复原始的直方图。
1.7.3 中值滤波
#### 中值滤波对噪声有良好的滤除作用，能够有效的保护信号的边缘。在路面裂缝图像采集过程中，由于各种各样噪声的影响不仅不利于影响了训练速度的提升也严重干扰了图像的特征提取。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理方法，能够很好地抑制图像中的噪声。
中值滤波通过把数字图像中的一个点值通过用该点领域中各个点值的中值来代替，使得它周围的像素值更加接近真实值，从而使孤立的噪声点被消除掉。因为噪声的存在，使得该点的像素会比周围的像素亮或者暗许多，所以通过对像素由小到大重新排列之后，亮的点或者暗的点就会被排到两侧，并取中间位置的像素灰度值来替代待处理像素的值，从而到达消除噪声的目的。
1.7.4 形态学图像处理
#### 形态学图像处理方法可以有效的解决形状识别、抑制噪声、纹理分析、边缘检测、图像压缩等问题，主要以几何结构为基础，且提取的边缘较为光滑，断点少，可以有效的保持原始图像，而能否有效的提取信息的关键在于结构元的选择，结构元的选择必须比原图像要简单并且有边界。路面裂缝图像经过灰度变换、直方图均衡化和中值滤波处理后仍然会存在孤立的噪声点或者细小的裂缝，为了减弱噪声点和细小裂缝对路面图像特征提取的影响需要使用形态学处理方法消除这些噪声点和连接细小裂缝。
参考文献 :
[1] MOHAN A, POOBAL S. Crack detection using image processing: a critical review and analysis[J]. Alexandria Engineering Journal
[2] JIANG Ming-hu, GIELEN G, DENG Bei-xing, et al. A fast learning algorithm for time-delay neural networks[J].Information Science,2002,148(1-4):27-39