基于機(jī)器視覺(jué)的高速公路路面病害檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著高速公路的迅速發(fā)展，高速公路路面養(yǎng)護(hù)管理成為一個(gè)熱門(mén)話題。在路面養(yǎng)護(hù)中，路面病害信息檢測(cè)是路面進(jìn)行養(yǎng)護(hù)的前提。然而，傳統(tǒng)的病害檢測(cè)主要由人工完成的，不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且效率低；同時(shí)采集到的信息是孤立的、不連續(xù)的，無(wú)法滿足對(duì)路面進(jìn)行高效維護(hù)和管理的需求。所以，如何設(shè)計(jì)高效的路面病害檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)路面病害的自動(dòng)檢測(cè)具有非常重要的意義。
　　首先，論文分析了路面病害視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)的硬件和軟件組成；總結(jié)分析了已有的圖像

2、處理技術(shù)及分割算法，并重點(diǎn)研究了路面裂縫提取算法；在相位編組法的基礎(chǔ)上，提出了基于遺傳算法的相位編組法路面裂縫提取，該算法適合于簡(jiǎn)單裂縫的提取。為了滿足對(duì)復(fù)雜路面裂縫圖像的檢測(cè)，引入了基于流形距離的迭代聚類(lèi)算法路面裂縫提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜路面裂縫的提取。然后，根據(jù)路面病害的特征，提出了一種基于遺傳算法的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路面裂縫識(shí)別算法，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)路面病害信息的準(zhǔn)確分類(lèi)。最后，對(duì)路面病害的大小和面積等信息進(jìn)行了測(cè)量。
　　本論文基于機(jī)