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路面病害自动检测系统的改进和相关算法的研究
| 论文题名： | 路面病害自动检测系统的改进和相关算法的研究 |
| 关键词： | 路面病害;自动检测系统;局部阈值分割;连通分量扩展;裂缝形态信息 |
| 摘要： | 本文的项目背景是南京理工大学“N—1型道路状况智能检测车”项目，目的在于对其中的智能病害识别系统进行改进，增强其可靠性和实用性。 通过对图像分析技术的研究，并借鉴现有的病害自动检测算法，提出了一套病害检测流程。该流程采用了快速的预检测算法挑出可疑图像，再针对可疑图像进行细节分析。预检测时，通过图像子块的直方图特征进行筛选。在细节分析阶段，采用小波变换来提取图像的高频信息，再利用处理后的高频信息进行反变换，得到裂缝轮廓。然后使用阈值分割和连通分量扩展算法得到完整的裂缝形态信息，最后统计病害。 由于预检测阶段过滤了大量正常图像，留待细节分析的图像大大减少；使用了一系列快速算法，避免了原系统中大量的乘除运算。改进后的系统运行效率大大提高，病害检测的准确性也得到增强。 为了满足实际需要，提出了一个简单实用的分布式系统方案，它可以让多台计算机共同参与病害检测。最后，介绍了利用人工神经网络识别病害的技术。 |
| 作者： | 王晨 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 唐振民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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