復(fù)雜路面裂縫病害自動識別技術(shù)研究.pdf

1、路面病害尤其是路面裂縫，是路面技術(shù)狀況評定和路面養(yǎng)護(hù)決策的基礎(chǔ)。長期以來，路面裂縫病害主要依靠人工調(diào)查或機器檢測人工判讀的方法獲取。無論是人工調(diào)查還是人工判讀，都存在著效率低、精度差、重復(fù)性差等一系列突出問題。隨著自動檢測技術(shù)的快速進(jìn)步和路面病害自動識別技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)一部分路面的裂縫病害都能通過自動識別技術(shù)及軟件實現(xiàn)自動分析和提取，但是復(fù)雜路面，特別是污染、深紋理、刻槽等非整潔路面，路面裂縫自動識別準(zhǔn)確率普遍很低，識別結(jié)果很難滿足路面

2、養(yǎng)護(hù)與管理需要。
　　本文以復(fù)雜路面裂縫自動識別為重點，通過深度的文獻(xiàn)研究和理論探索，圍繞影響復(fù)雜路面裂縫識別準(zhǔn)確性的主要關(guān)鍵環(huán)節(jié)，依據(jù)大量的實驗分析和工程化驗證，提出了有效提升復(fù)雜路面裂縫自動識別準(zhǔn)確性的方法，研究了裂縫增強、裂縫分割和誤識別去除3個病害自動識別關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)。其中，針對裂縫增強環(huán)節(jié)的主要問題，通過對深紋理路面裂縫幾何特征和灰度特征的研究，基于深紋理噪聲的灰度分析，提出了路面紋理去除方法，方法的核心技術(shù)是改進(jìn)

3、的形態(tài)學(xué)去噪和灰度值排序背景去除;針對裂縫分割環(huán)節(jié)的主要問題，通過多種圖像分割方法的特點比較，基于裂縫灰度特征及區(qū)域能量分析，提出了污染、深紋理和刻槽路面的裂縫提取方法;針對誤識別去除環(huán)節(jié)的主要問題，通過對污染和刻槽路面的主要特征分析，基于污染和刻槽分布規(guī)律、連通域的幾何特征研究，提出了非裂縫類誤識別去除方法和路面裂縫識別技術(shù)。
　　綜合上述研究解決的關(guān)鍵技術(shù)問題，通過系統(tǒng)集成，升級開發(fā)了路面病害自動識別系統(tǒng)大型軟件(CiAS)，