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[碩士]破損路面圖像檢測系統(tǒng)及識(shí)別的研究

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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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發(fā)布:2007-11-24 11:49    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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