基于合成数据与RGB-D融合的深度学习道路裂缝分割方法研究

为解决道路裂缝检测中真实数据获取困难的问题，研究人员创新性地采用Blender和BlenSor生成合成RGB-D数据，结合DeepLabV3架构开发了融合深度信息的裂缝分割模型。实验表明，该方法在IoU和F1-score指标上分别提升21.55%和14.61%，为自动化道路维护提供了高精度解决方案。

　　

道路作为现代基础设施的核心组成部分，其健康状况直接影响交通效率和经济运行。然而，长期荷载和气候侵蚀导致的路面裂缝，若未及时检测可能引发结构性损坏，传统人工巡检方式效率低下且成本高昂。尽管基于RGB图像的计算机视觉检测技术已取得进展，但受限于真实数据稀缺和复杂环境干扰，现有方法在精度和泛化性上仍面临挑战。

为突破这一瓶颈，研究人员提出了一种融合合成RGB-D数据与深度学习的创新解决方案。通过Blender三维建模软件和BlenSor深度传感器模拟工具，构建了包含10,000组合成数据的裂缝场景库，采用改进的DeepLabV3架构实现多模态数据融合。关键技术包括：1）基于噪声映射的裂缝几何生成算法；2）RGB-D数据对齐的投影矩阵计算；3）结合合成与真实数据的混合训练策略。

在"Generation of synthetic data"部分，研究团队开发了完整的裂缝建模流程：首先通过Simplex噪声生成二维裂纹图，利用网格位移构建三维几何，再添加程序化生成的纹理贴图增强真实性。特别设计了双相机系统，分别渲染RGB图像和模拟ToF（Time-of-flight）深度点云，最终通过外参矩阵[R|t]实现数据空间对齐。

"Segmentation using a deep neural network"章节显示，采用ResNet-50作为骨干网络的改进型DeepLabV3，通过Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）模块捕获多尺度特征。训练阶段采用二元交叉熵损失函数，结合颜色抖动和空间变换等数据增强技术，在合成与真实数据混合数据集上取得最优性能。

"Results"部分的对比实验极具说服力：在1,124组真实测试数据上，RGB-D融合模型（Ours RGB-D）以0.754的F1-score显著超越所有对比模型，其中IoU指标达到0.605，较次优UNet提升27.4%。值得注意的是，仅使用合成数据训练的RGB模型（Ours RGB）也展现出强大泛化能力，在Crackseg9k跨数据集测试中，DeepCrack子集的F1-score达0.645。

这项发表于《Computer Vision and Image Understanding》的研究具有多重意义：其一，提出的合成数据生成框架解决了行业数据匮乏的痛点；其二，验证了深度信息对裂缝检测的增强作用；其三，为基础设施智能监测提供了可扩展的技术路线。未来工作可探索更精细的材质建模和跨模态融合架构，进一步提升在复杂场景下的鲁棒性。