Road pavement diagnostics using neural network methods – a case study

W artykule przedstawiono zastosowanie metody głębokiego uczenia maszynowego, wykorzystanej do jednego z zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowej. Opisano techniki głębokiego uczenia maszynowego do rozpoznawania wybranej grupy uszkodzeń nawierzchni zarejestrowanych na obrazach cyfrowych. W ramach eksperymentu numerycznego porównano między sobą dwa modele powszechnie znane jako VGG16 i VGG19. Architektura sieci reprezentowana jest poprzez schemat połączeń charakterystyczny dla konwolucyjnych sieci neuronowych, które z założenia przeznaczone są na potrzeby identyfikacji obiektów na obrazach cyfrowych. Mimo wszystko źródłowa baza danych, znana pod angielską nazwą ImageNet, nie zawiera obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni. W celu poszerzenia wiedzy w tym zakresie autorzy utworzyli bazę ortogonalnych obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni i opisali jeden z możliwych scenariuszy wykorzystania tych narzędzi do zautomatyzowanej identyfikacji uproszczonej wersji wskaźnika stanu powierzchni.This paper presents the application of deep machine learning method used for one of the problems of road pavement diagnostics. Deep machine learning techniques for the recognition of a selected group of pavement surface defects observed in digital images are described. In a numerical experiment, two models commonly known as VGG16 and VGG19 were compared to each other. The network architecture is represented by a connection scheme characteristic of convolutional neural networks, which by design are intended for the purpose of identifying objects in digital images. Nevertheless, the source database known as ImageNet does not contain digital images of pavement surfaces. In order to extend the knowledge in this area, the authors created a database of orthogonal digital images of pavement surfaces and described one of the possible scenarios of using these tools for automated identification of a simplified version of the surface condition index