基于圖像分析的路面病害自動(dòng)檢測(cè).pdf

1、南京理工大學(xué)博士學(xué)位論文基于圖像分析的路面病害自動(dòng)檢測(cè)姓名：唐磊申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：趙春霞20070401摘要 博I ’論文的效果。在裂縫信息的提取上，本文將二維平面圖像映射到三維空間曲面，通過分析三維曲面中“山谷”的曲率特征，采用基于微分幾何的空間檢測(cè)算子準(zhǔn)確地提取了曲面中的“山谷”，并反映射N - - 維圖像平面作為裂縫點(diǎn)。對(duì)于檢測(cè)結(jié)果中可能出現(xiàn)的偽裂縫，通過基于方向一致性的路徑增長(zhǎng)，消除過短的“路徑

2、”，成功的消除了絕大部分的偽裂縫。根據(jù)不同類型裂縫的幾何形態(tài)差異，本文通過抽取裂縫的投影向量、像素總數(shù)和密度等具有鑒別意義的裂縫模式特征，設(shè)計(jì)基于B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式分類器實(shí)現(xiàn)了對(duì)裂縫的精確分類。在裂縫病害的的度量上，本文設(shè)計(jì)了有效的算法計(jì)算網(wǎng)狀裂縫和塊狀裂縫的面積，以及橫向裂縫和縱向裂縫的長(zhǎng)度和寬度。在裂縫病害的地理坐標(biāo)精確定位上，本文提出了模糊自適應(yīng)聯(lián)邦卡爾曼濾波器f f u z z yA d a p t i v eF e d e

3、 r a t e dK a l m a nf i l t e r , F A F K F ) 對(duì)G P S ／D R 組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。該濾波器首先通過模糊自適應(yīng)濾波控制器監(jiān)控觀測(cè)量的殘差理論值和實(shí)際值，并通過增強(qiáng)它們的一致性來(lái)調(diào)整各子系統(tǒng)觀測(cè)噪聲方差陣，使之更符合真實(shí)的模型，有效提高了K a l m a n 濾波器對(duì)模型變化的適應(yīng)能力。然后通過模糊自適應(yīng)信息融合控制器對(duì)各子系統(tǒng)可信度進(jìn)行模糊評(píng)判，并根據(jù)可信度白適應(yīng)計(jì)算信息