路面破損數(shù)據(jù)是路面養(yǎng)護(hù)管理中重要的數(shù)據(jù)之一目前主要采用人工檢測(cè)的方法獲取數(shù)據(jù)，但人工檢測(cè)效率低、耗時(shí)，而且現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)存在不安全因素。因此，開(kāi)展路面破損自動(dòng)檢測(cè)及識(shí)別技術(shù)研究具有重要的意義。
本文介紹了路面破損檢測(cè)系統(tǒng)、路面破損圖像處理的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，以及圖像檢測(cè)方法的分類。主要完成了路面破損視覺(jué)圖像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，包括視覺(jué)檢測(cè)子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和安裝參數(shù)的確定，攝像機(jī)、物鏡的選擇;對(duì)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，采用濾波技術(shù)，去除了圖像噪聲，建立了均方擬合雙線性插值算法，并校正了圖像的畸變;利用了區(qū)域檢測(cè)算法，將路面破損圖像劃分成子塊圖像，提取破損路面的邊緣信息;在此基礎(chǔ)上，采用長(zhǎng)、短徑計(jì)算方法，計(jì)算出路面破損圖像的長(zhǎng)度、寬度，按缺陷區(qū)域包圍的像素?cái)?shù)計(jì)算出缺陷的面積;在缺陷識(shí)別方面，本文用幾何形狀特征、紋理特征結(jié)合方法，作為路面破損識(shí)別的特征向量，設(shè)計(jì)了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，利用樣本對(duì)BP神經(jīng)進(jìn)行了訓(xùn)練，其收斂速度較快。
利用本文所研究實(shí)驗(yàn)檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)橫裂、縱裂、塊裂等路面破損，進(jìn)行了圖像處理、測(cè)量和識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)橫裂、縱裂和塊裂的路面能夠自動(dòng)檢測(cè)和準(zhǔn)確識(shí)別，但對(duì)龜裂路面檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確性還需進(jìn)一步提高。
本文所研究的內(nèi)容是在實(shí)驗(yàn)室完成的，這些探索性工作，對(duì)路面破損自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別具有一定的幫助作用。
