[碩士]破損路面圖像檢測系統(tǒng)及識(shí)別的研究

內(nèi)容簡介

　　[碩士]破損路面圖像檢測系統(tǒng)及識(shí)別的研究　　學(xué)科專業(yè)：儀器儀表工程　　授予學(xué)位：碩士　　學(xué)位授予單位：哈爾濱理工大學(xué)　　學(xué)位年度：2007　　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的方法獲取數(shù)據(jù)，但人工檢測效率低、耗時(shí)，而且現(xiàn)場檢測存在不安全因素。因此，開展路面破損自動(dòng)檢測及識(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系統(tǒng)、路面破損圖像處理的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，以及圖像檢測方法的分類。主要完成了路面破損視覺圖像檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，包括視覺檢測子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和安裝參數(shù)的確定，攝像機(jī)、物鏡的選擇;對視覺檢測系統(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、短徑計(jì)算方法，計(jì)算出路面破損圖像的長度、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)檢測系統(tǒng)，對橫裂、縱裂、塊裂等路面破損，進(jìn)行了圖像處理、測量和識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對橫裂、縱裂和塊裂的路面能夠自動(dòng)檢測和準(zhǔn)確識(shí)別，但對龜裂路面檢測和識(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，對路面破損自動(dòng)檢測和識(shí)別具有一定的幫助作用。

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