基于多特征决策融合的路面裂缝检测方法研究

发布时间：2020-04-10 17:38

【摘要】：路面裂缝作为最常见的公路病害类型,及时地对其进行发现和治理不仅能够减少经济损失,同时对于公路交通安全具有至关重要的作用。传统的人工检测方法耗时耗力,无法满足当前国家公路飞速发展的需求,同时人工检测方法会影响车辆通行,检测环境安全性较低。近些年来,计算机硬件技术得到了大力发展,“人工智能”也取得了前所未有的关注,这些软硬件的进步使得通过计算机来实现路面裂缝的自动化检测成为可能。目前,国内外众多研究学者对该领域进行了广泛而深入的研究。由于实际路面环境的复杂多变、不确定噪声的干扰以及信息挖掘的不全面,现有的路面裂缝检测算法检测效果都有待改善,在各种量化性能评价指标上的表现都需要进一步提升。本文以提高路面裂缝检测精度为目标,首先针对实际存在的光照不均等噪声干扰,设计了路面图像预处理步骤。然后分别从子块识别和像素分割两个角度进行研究,提出了两种基于多特征融合的路面裂缝检测算法。最后设计了路面裂缝类型自动识别算法。论文的研究成果主要体现在以下几个方面:(1)提出了一种具有针对性的路面裂缝图像灰度校正方法。针对路面图像存在的纵向光照不均现象,基于Retinex图像增强理论,采用纵向迭代灰度校正的方式消除光照干扰。同时,针对路面颗粒背景选用各向异性滤波进行平滑处理。通过定性实验分析,本文设计的路面图像预处理步骤,为后续的裂缝特征提取提供了良好的基础。(2)提出了一种基于多特征融合的路面裂缝子块识别算法。为了充分挖掘裂缝特征信息,选取对裂缝分类有效的统计、纹理和形状特征。针对路面图像存在的复杂噪声问题,选择鲁棒性较好的稀疏表示分类器。最后基于优化决策思想融合各个特征的稀疏表示分类结果。在实际采集的沪宁高速(HN)路面图像数据集上,该方法的检测准确率和召回率都达到了 85%以上,与几种代表性的裂缝子块识别算法相比具有明显的优势。(3)提出了一种融合全局和局部显著性特征的路面裂缝识别算法。基于裂缝像素的灰度对比度信息,利用全局显著性抑制高频噪声干扰,结合多尺度的局部显著性提取裂缝细节,依据裂缝空间分布特性融合构建综合显著图。实验结果表明,该方法提取路面裂缝的准确性、完整性要优于几种典型的裂缝分割算法,综合指标值也高于其它算法。(4)提出了结合BP神经网络和几何结构特征的路面裂缝类型识别算法。通过分析裂缝子块识别结果呈现的几何结构特征,设计了基于BP神经网络的路面裂缝类型识别算法。本文实验中,各类型的平均识别正确率达到了 95%以上。
【图文】：

内容组织,全文

第七章总结与展望。对全文的工作内容进行总结，归纳了论文的创新点和研宄成逡逑果，指出了其中存在的不足，并提出今后研宄和改进的方向。逡逑图１．１给出了全文内容组织结构关系，第一、二两章主要对路面裂缝自动检测相关逡逑技术进行了概述，旨在为全文工作奠定理论基础。第三章到第五章为本文对路面裂缝自逡逑动检测技术进行研宄的主体内容。其中，第三章设计了针对实际采集的路面裂缝图像的逡逑去噪预处理步骤。接下来，在经过预处理的路面图像上，第四章提出的子块级检测算法逡逑从粗尺度角度对裂缝目标进行快速定位，第五章提出的像素级检测算法则从细尺度角度逡逑实现对裂缝细节的精确提取。以上两种检测方法满足了实际路面裂缝检测项目的两种工逡逑作需求：定位裂缝大致区域和提取裂缝具体细节。第六章在检测结果的基础上进行路面逡逑裂缝类型识别，是路面裂缝检测后续分析工作的内容之一。逡逑总体来说，本文以实际项目应用为目标，从实际处理的数据角度进行考虑，较为系逡逑统地研究了路面裂缝自动检测方法，设计了较为完整的方法步骤，全文章节安排基本符逡逑合实际项目工作流程。逡逑６逡逑

框图,路面裂缝,图像预处理,框图

以去噪为目的的路面图像预处理步骤在裂缝检测算法的整体设计中尤为重要。为此，本逡逑章针对路面裂缝图像噪声的特点，设计了包括灰度校正和平滑滤波的图像预处理步骤，逡逑具体的预处理框图如图３．１所示。逡逑基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的图像增强技术旨在通过去除光照千扰来获取图像的本质信息，逡逑在各种图像分析工作的预处理步骤中得到了广泛应用，在因光照条件造成的噪声干扰为逡逑主的图像上取得了良好的去噪效果。此外，各向异性扩散滤波在抑制噪声的同时具有良逡逑好的边缘保持特性，也在图像预处理方法中被广泛采纳。因此，本章以Ｒｅｔｉｎｅｘ理论为逡逑基础提出了一种适用于路面裂缝图像的灰度校正算法，并应用各向异性扩散滤波进行平逡逑滑去噪处理。逡逑ｆ逦Ａ逡逑路面图像采集逡逑ｒ逦＇ｖ逡逑Ｊ邋Ｉ逦ｒ－＾逦灰度校正逦厂消除光照不均干扰逡逑ＸＸ逦逡逑ｒ逦、逦ｖ逦ｖ逡逑路面图像邋逦逡逑预处理逦逦逦逡逑＿？逦厂逦削弱纹理颗粒噪声逡逑Ｖ逦＾逡逑图３．１路面裂缝图像预处理框图逡逑１４逡逑
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U418.6;TP391.41

【参考文献】