مراجعة للكشف عن تشققات الطرق وتصنيفها باستخدام معالجة الصور والتقنيات الذكية

يتم إنفاق مبالغ مالية سنويًا لتحقيق الكشف عن العيوب في البنية التحتية التي تمثلها الطرق والجسور والمباني. تتأثر البنية التحتية الحضرية بالظروف الجوية والكوارث الطبيعية مثل الفيضانات والزلازل، وكذلك بالأخطاء أثناء عمليات تمهيد الشوارع وجودة مواد التمهيد. قد يظهر أنواع مختلفة من الأضرار على شكل شقوق صغيرة أو واسعة، والتي تنتشر تدريجيًا وتؤدي إلى تدمير الهيكل. لذلك، يتطلب بناء أنظمة آلية لهذه العمليات التفتيشية لضمان فعاليتها واعتماديتها. يتم تطبيق تقنيات معالجة الصور الهجينة وتعلم الآلة لضمان نتائج تحسين أفضل وقوة في الكشف عن الشقوق. يهدف هذا البحث إلى تقديم مراجعة لتقنيات الكشف عن شقوق الصور في الطرق التي تطبق معالجة الصور مع أو بدون تعلم الآلة. تم تجميع ودراسة 32 مقالة بحثية للمراجعة التي تم إصدارها في المنشورات والمؤتمرات في السنوات الماضية. يجري هذا البحث تحليلًا شاملاً ومقارنة لطرق مختلفة لتحديد أكثر الطرق الواعدة للكشف الآلي عن الشقوق. بعد تحليل ومراجعة الأبحاث السابقة باستخدام طرق معالجة الصور الرقمية، يتضح من النتائج التي تم الحصول عليها أن أفضلها هو طريقة فلتر فراني، والتي تصل دقتها إلى حوالي 98.7%. بينما، عند مناقشة وتقديم تقنيات تعلم الآلة والشبكات العصبية التلافيفية، تُستنتج النتائج أن أفضلها هو تقنية آلة الدعم المتجه (SVM)، التي تصل دقتها إلى حوالي 98.29%.