基于數(shù)字圖像的高速公路路面病害識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)公路行業(yè)已經(jīng)從新建時(shí)期步入養(yǎng)護(hù)與改建并重時(shí)期。在路面養(yǎng)護(hù)工作中，原路面病害信息是養(yǎng)護(hù)管理部門(mén)制定養(yǎng)護(hù)改建方案的一個(gè)非常關(guān)鍵、重要的依據(jù)。如能在病害產(chǎn)生的初期發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并采取相應(yīng)的措施，這樣可以大大節(jié)約路面養(yǎng)護(hù)費(fèi)用。傳統(tǒng)的基于人工視覺(jué)的檢測(cè)方法已經(jīng)不能夠滿足道路養(yǎng)護(hù)的需求，并存在很多不足，如檢測(cè)人員的安全、檢測(cè)效率低下、結(jié)果不精確、影響交通正常運(yùn)行等。基于數(shù)字圖像分析的路面病害檢測(cè)方法的研究和相關(guān)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)已經(jīng)

2、成為各國(guó)爭(zhēng)相研究的課題。
　　本文詳細(xì)介紹了高速公路瀝青路面的主要病害類(lèi)型，重點(diǎn)研究總結(jié)了病害的調(diào)查方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)和病害的等級(jí)劃分;本文路面試驗(yàn)用的是加拿大研制ARAN多功能測(cè)試車(chē)，介紹了高速公路路面病害自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成，及各子系統(tǒng)的功能及特點(diǎn)，并介紹了ARAN9000型多功能測(cè)試車(chē)的工作原理及工作流程。
　　本文重點(diǎn)研究了數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)，圖像增強(qiáng)的常用方法包括圖像變換增強(qiáng)，灰度變換增強(qiáng)，直方圖變換增強(qiáng)。介紹其

3、原理、數(shù)學(xué)模型及步驟，從實(shí)際效果比較說(shuō)明灰度變換增強(qiáng)和直方圖變換增強(qiáng)更有效;分析比較了圖像除噪方法，并引入空間域圖像銳化實(shí)際上也是對(duì)模糊圖像的一種去噪處理，使我們目標(biāo)信號(hào)更容易被識(shí)別出來(lái);介紹了高通濾波器和梯度銳化的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，比較得出高通濾波器處理的圖像比梯度銳化更清晰、更有效。圖像分割是從圖像處理過(guò)度到圖像分析的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，本文引入圖像分割概念，介紹了常用的圖像分割方法的理論知識(shí)及實(shí)際實(shí)現(xiàn)過(guò)程;本文分析圖像退化原因及圖像復(fù)原的重要性

4、，定義了圖像退化系統(tǒng)基本理論，介紹了連續(xù)函數(shù)的退化模型和離散函數(shù)的退化模型兩種退化模型。針對(duì)由勻速直線運(yùn)動(dòng)引起的圖像模糊研究了具體復(fù)原過(guò)程，并編寫(xiě)了圖像復(fù)原的VisualC++實(shí)現(xiàn)程序。
　　本文研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型，利用路面狀況的提取特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，設(shè)計(jì)了3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)路面病害圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，說(shuō)明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害識(shí)別技術(shù)是可行的。
　　最后本文結(jié)合渝黔路工程實(shí)例論證了數(shù)字圖像路面病害自