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高速公路裂缝检测算法研究(2)
如果能及早发现并及时处理获取裂缝的准确信息,那么文护费用将大大降低。传统的国内检测高速路况的手段主要是由人工检测,一般由现场检测人员对路面裂缝的位置及面积进行测量和记录,然后对数据进行统计和归类,并进行存档,以供评判和研究。这种人工检测耗费大量时间,效率比较低,现场检测安全性也比较低。同时,人工检测结果人为因素影响较大,难以对路面裂缝情况进行客观和准确的评价。这种检测方法已经不适应快速高效的发展要求。因此,探求高精度高效率检测手段是目前全世界追求的核心。随着
计算机
数据处理能力、速度容量等性能的提高和数字摄像技术的发展,数字图像处理技术已经有了广泛的应用,并且随着计算机技术、
自动化
控制技术、高精度测微技术的进步,路面裂缝自动检测技术逐渐由人工检测向自动化检测技术发展,这使得道路质量的监测、评估和裂缝分析更加快捷,道路养护更加合理和经济。因此,研究路面裂缝自动检测识别技术,并结合高新技术来开发和设计高效、快速、准确的自动检测系统具有实际的现实意义。
1.3本课题主要研究内容
本课题主要采用计算机图像处理技术实时处理路面照片,研究自动检测公路裂缝的方法。检测系统的实现主要包括裂缝图像采集系统和后期图像处理分析系统。其中路面裂缝图像采集系统主要是建立光电检测平台,在载体车上利用CCD摄像机进行图像采集,得到一系列静止图像。本课题将重点研究后期图像处理与识别,包括二值化、图像滤波、图像分割及特征提取等。主要是利用MATLAB工具箱,完成相关程序的编写,给出相关的图像及结论。
本文第一章主要介绍了高速公路裂缝检测的背景及国内外发展状况,提出了本文的主要研究内容。第二章对高速公路裂缝检测系统测量方案进行了整体设计,包括图像采集系统的设计及裂缝检测的关键技术分析。在第三章重点对采集到的路面裂缝进行图像处理,主要包括灰度化、图像滤波、图像分割等,同时对各种不同的图像算法进行了研究和比较,选取相对合适的图像处理算法对裂缝图像进行处理,以便得到较为准确的图像特征。第四章对公路裂缝特征参数进行提取,包括裂缝面积、长度和宽度的计算等。最后对本文的路面裂缝检测系统进行了总结。
2 公路裂缝检测系统设计
2.1检测系统的整体设计
检测系统主要可分为三部分:图像采集、图像处理和图像识别。图像的采集系统是通过安装在快速移动的检测车上的CCD摄像机实现的。拍摄的路面视频先分解为独立图像,经过数字化,传入计算机进行存储。因为路面图像的数据量非常大,所以必须经过压缩,实时存储在硬盘,可以实时或离线的进行数据处理。本系统的重点是数字图像处理和图像识别,首先对裂缝图像进行滤波处理,减少噪声,并对裂缝边缘进行增强,提取裂缝目标识别,计算裂缝特征值、统计裂缝数量,最终依据相关标准输出结果。其工作流程如图2-1所示。
图2-1 高速公路裂缝检测系统工作流程图
2.2图像采集系统
系统硬件基本构成包括:检测车、CCD摄像机、计算机、图像采集卡、光源、测距仪等。测量车以正常速度行驶的同时,进行路面图像采集与储存。CCD摄像机具有较高的动态范围、分辨率和灵敏度,
电子
快门可用于动态场景图像采集。被摄物体的图像经过镜头聚焦至CCD芯片上,CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷,各个像素积累的电荷在视频时序的控制下,逐点外移,经滤波、放大处理后,形成视频信号输出。通过视频采集卡和图像采集卡即可将CCD摄像机的视频信号采集到计算机的内存中。摄像机的成像受路面的光照条件影响很大,光强度过强、过弱都不利于成像,因此需要根据实际环境选择合适的光源。测距仪主要对裂缝进行定位。
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