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基于机器视觉的高速公路波形梁护栏损坏检测系统
| 论文题名： | 基于机器视觉的高速公路波形梁护栏损坏检测系统 |
| 关键词： | 机器视觉;高速公路;波形梁护栏;损坏检测;特征识别 |
| 摘要： | 波形梁护栏是高速公路交通工程安全设施的重要组成部分之一，由波形梁钢护栏板及两者之间固定夹放的两支护栏立柱构成。在发生交通事故时，波形梁护栏遭受到撞击后会发生严重的弯折损坏，如果不能及时发现并进行维修，将会给交通安全留下严重隐患。目前国内的多功能道路检测车还不具备波形梁护栏损坏的自动检测功能，而采用传统的人工检测方法将浪费较大的人力成本，并且检测效率低。本文结合机器视觉检测技术，设计了一种基于视觉的高速公路波形梁护栏损坏检测系统，能够进一步完善道路检测车的功能。 本文完成的主要研究内容包括： （1）硬件系统设计：硬件系统由图像采集机构和图像采集控制机构组成，图像采集机构的设计原则是起到固定作用的同时具有减震效果。防止车辆由于道路起伏震动造成所采集图像不清晰，从而减少波形梁护栏检测识别算法的复杂程度。图像采集机构安装在检测车辆顶部，所采集图像需最大限度包含波形梁护栏区域特征。相机外触发模块由Arduino开发板和对射式激光传感器组成，安装在检测车辆车轮两侧，通过对射式激光传感器所输出的脉冲信号与检测车行驶距离之间的关系，控制相机不间断采集图像，所有帧图像覆盖全程波形梁护栏，避免漏检。并对工业相机、触发装置、控制系统等相关硬件进行选型。 （2）软件系统设计：通过人机交互界面选择护栏的颜色，在获取的彩色图像中通过颜色空间转换，并针对不同颜色的护栏设计了目标区域提取算法。为减少护栏检测算法的运算时间，本文提出了波形梁护栏区域目标跟踪检测算法。在检测到的护栏区域中，进行下一步护栏的损坏检测，通过边缘检测、直线拟合等操作，计算所拟合直线斜率，若满足要求，则判定为正常，否则为损坏。若护栏区域失败，则通过基于窗口采样的灰度差值及图像纹理特征判断是否进入桥梁阴影区域及混凝土护栏区域。在活动护栏与异常情况的检测识别中，利用HOG算法对检测对象进行特征值提取，然后将多维特征向量利用分类器SVM进行分类训练，实现活动护栏及异常情况(绿化带遮挡、道路自然背景等)的识别，最后根据检测车辆的GPS定位系统记录图像位置信息，输出检测报告。 （3）实验与分析：对波形梁护栏损坏检测系统各功能模块进行了实验与分析。包括桥梁阴影区域检测实验、波形梁护栏损坏检测实验、道路起伏变化的影响实验、活动护栏的检测识别实验。 |
| 作者： | 李家 |
| 专业： | 机械工程专业 |
| 导师： | 王永强;孙钊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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