摘要: |
路面破损数据是路面养护管理中重要的数据之一。目前主要采用人工检测的方法获取数据,但人工检测效率低、耗时,而且现场检测存在不安全因素。因此,开展路面破损自动检测及识别技术研究具有重要的意义。
本文介绍了路面破损检测系统、路面破损图像处理的国内外研究现状和发展趋势,以及图像检测方法的分类。主要完成了路面破损视觉图像检测实验系统的设计,包括视觉检测子系统结构和安装参数的确定,摄像机、物镜的选择;对视觉检测系统,采用滤波技术,去除了图像噪声,建立了均方拟合双线性插值算法,并校正了图像的畸变;利用了区域检测算法,将路面破损图像划分成子块图像,提取破损路面的边缘信息;在此基础上,采用长、短径计算方法,计算出路面破损图像的长度、宽度,按缺陷区域包围的像素数计算出缺陷的面积;在缺陷识别方面,本文用几何形状特征、纹理特征结合方法,作为路面破损识别的特征向量,设计了三层BP神经网络分类器,利用样本对BP神经进行了训练,其收敛速度较快。
利用本文所研究实验检测系统,对横裂、纵裂、块裂等路面破损,进行了图像处理、测量和识别。实验结果表明:对横裂、纵裂和块裂的路面能够自动检测和准确识别,但对龟裂路面检测和识别的准确性还需进一步提高。 |