發(fā)布時(shí)間：2020-08-08 17:49

【摘要】：路面裂縫識(shí)別屬于圖像紋理分類問題。近年來,在路面裂縫檢測(cè)領(lǐng)域,主要研究方向圍繞在高效、準(zhǔn)確地測(cè)量計(jì)算出路面上各類裂縫信息,特別是初期較為細(xì)小的裂縫。由于高速路面上的裂縫本身存在不規(guī)則的方向變化,并摻雜有正常瀝青石子間的紋理、油斑、物體影斑、車轍、標(biāo)線等復(fù)雜的噪音源,路面裂縫的自動(dòng)識(shí)別分類仍然存在許多難點(diǎn)。使用傳統(tǒng)的人工檢測(cè)路面裂縫周期往往達(dá)到3～6個(gè)月,嚴(yán)重制約了道路養(yǎng)護(hù)決策,已經(jīng)在一定程度了失去了時(shí)效性;同時(shí),使用人工進(jìn)行路面裂縫檢測(cè)受到檢測(cè)技術(shù)自動(dòng)化程度不足、檢測(cè)人員主觀判斷程度高等因素的作用,精準(zhǔn)度和穩(wěn)定性往往也受到影響。論文研究了使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和圖像處理技術(shù)對(duì)高速路面中的裂縫進(jìn)行分類識(shí)別和參數(shù)測(cè)量的方法。通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)路面圖像中存在裂縫的路面圖像區(qū)域的標(biāo)識(shí),主要包括裂縫樣本選擇、特征值計(jì)算、分類器訓(xùn)練和裂縫外接矩形計(jì)算。使用優(yōu)化的Haar模板和改進(jìn)檢測(cè)機(jī)制改進(jìn)減少了路面裂縫分類器訓(xùn)練所需時(shí)間,并提高了路面裂縫識(shí)別檢測(cè)速度。論文中對(duì)裂縫特征測(cè)量主要利用裂縫骨架和輪廓信息求取裂縫長(zhǎng)度、寬度、面積等各項(xiàng)參數(shù)。裂縫骨架提取應(yīng)用了細(xì)化算法,然后對(duì)細(xì)化得到的裂縫骨架進(jìn)行毛刺消除和骨架跟蹤。在長(zhǎng)度計(jì)算上,論文采用直線擬合法對(duì)裂縫分段求取長(zhǎng)度,然后再計(jì)算總長(zhǎng);在裂縫方向上通過判斷擬合直線斜率完成裂縫方向進(jìn)一步判定;在寬度計(jì)算上,論文設(shè)計(jì)一種算法在骨架的鄰域內(nèi)搜索裂縫輪廓邊緣,實(shí)現(xiàn)裂縫寬度計(jì)算;在塊度計(jì)算上,根據(jù)塊度的定義,設(shè)計(jì)一種最小閉合骨架單元搜索算法搜索計(jì)算網(wǎng)狀裂縫的塊度值;在面積計(jì)算上,設(shè)計(jì)一種面積計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)狀類裂縫的面積計(jì)算。最后,論文在Visual Studio 2015平臺(tái)上利用OpenCV對(duì)高速路面實(shí)測(cè)圖像的分析識(shí)別、裂縫參數(shù)測(cè)量進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。論文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)對(duì)評(píng)定、鑒定高速路面裂縫破損,縮短路面養(yǎng)護(hù)周期具有重要應(yīng)用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益,同時(shí)該系統(tǒng)也可以應(yīng)用于橋梁、隧道等諸多領(lǐng)域。
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP274;TP391.41;U418.6
【圖文】：

這種計(jì)算流程能有效提高裂縫幾何參數(shù)計(jì)算速度，同時(shí)排除大量的非裂縫區(qū)域也有助于提高裂縫幾何參數(shù)的計(jì)算精度。2.1 路面圖像采集及紋理特點(diǎn)在路面圖像采集過程中采集車運(yùn)行速度高，路面干擾紋理多，實(shí)現(xiàn)圖像的快速采集和降低采集過程中的圖像噪音有利于路面圖像的下一步處理此外。路面圖像采集過程中需要注意路面光照條件、相機(jī)采集頻率和車速的匹配。路面圖像采集時(shí)使用 EoSens 25CXP 高速相機(jī)、NIKON 14mm 鏡頭與 microEnable5 VQ8-CXP6D 型圖像采集卡進(jìn)行，采用 CX DIN to DIN 5m 線纜進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。其CoaXPress 接口可以滿足 EoSens CXP 系列高速攝像機(jī)在超過 100 米的范圍內(nèi)高幀速率傳輸百萬像素級(jí)圖像，可以實(shí)現(xiàn)在 PC 端的圖像高速接受和處理，此接口的速率高達(dá)25Gbit/s。采集速度可以達(dá)到每秒采集 81 幅圖像的速度，采集過程中使用獨(dú)立光源補(bǔ)光，采集車及相機(jī)外觀如圖 2.1 所示。路面圖像采集路段為 G22 高速 K62-K87 上行段。

c) 龜裂 d) 塊狀裂縫圖 2.2 常見路面裂縫類型需要對(duì)路面裂縫表現(xiàn)出的紋理特征特點(diǎn)進(jìn)行全面分析，常見的路面裂縫如圖 2.2 示。通過對(duì)兩萬余張路面圖像庫中存在的裂縫分析后，將路面裂縫特征歸結(jié)為以下幾點(diǎn)1)從灰度圖的灰度值上分析，出現(xiàn)裂縫的圖像區(qū)域較正常路面的圖像區(qū)域要暗，灰度值低。2)在相機(jī)拍攝的路面圖像中，能被分辨到的路面裂縫在視覺上存在一定的連續(xù)性在灰度圖中裂縫區(qū)域與正常路面區(qū)域交界處存在著較大的梯度變化，灰度值的劇烈變?cè)谝曈X層面上表現(xiàn)為裂縫的輪廓。3)路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)需要識(shí)別計(jì)算的裂縫有包含橫向裂縫、縱向裂縫的單向類裂以及包含龜裂、塊狀裂縫的網(wǎng)狀類裂縫，在視覺層面上裂縫目標(biāo)都具有不同的幾何參數(shù)并且對(duì)于平行于行車方向的縱向裂縫和垂直于行車方向的橫向裂縫，在裂縫走向上具一定規(guī)律。4)對(duì)于包含橫向裂縫和網(wǎng)狀裂縫的單向類裂縫、包含龜裂和塊狀裂縫的網(wǎng)狀類

完成對(duì)路面裂縫的查找和裂縫幾何參數(shù)計(jì)算的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。不同于傳統(tǒng)的使用預(yù)處理手段突出路面圖像中裂縫特征的方法，在使用的裂縫分類算法進(jìn)行裂縫區(qū)域標(biāo)識(shí)前，需要盡可能保留圖像的原有細(xì)節(jié)。路面圖像噪音作為路面裂縫紋理特征的一部分，對(duì)豐富路面紋理信息有著重要幫助，為了保證原有路面裂縫紋理特征的完整性，使用原始路面圖像進(jìn)行裂縫分類器訓(xùn)練。在進(jìn)行裂縫幾何參數(shù)測(cè)量計(jì)算時(shí)，對(duì)標(biāo)識(shí)得到的裂縫圖像使用圖像測(cè)量原理，設(shè)計(jì)裂縫各項(xiàng)幾何參數(shù)計(jì)算算法，通過圖像分割、裂縫輪廓與骨架提取、方向鏈碼跟蹤裂縫骨架、直線擬合、8 鄰域搜索等算法實(shí)現(xiàn)裂縫長(zhǎng)度、方向、寬度、塊度和面積的計(jì)算，最終完成裂縫破損等級(jí)評(píng)估工作。本系統(tǒng)功能模塊關(guān)系如圖 2.3 所示，主要目的概括為：1)能夠自動(dòng)完成對(duì)路面圖像庫中的裂縫區(qū)域四個(gè)角點(diǎn)的標(biāo)識(shí)；2)對(duì)裂縫區(qū)域內(nèi)的各項(xiàng)裂縫幾何參數(shù)進(jìn)行測(cè)量；3)完成裂縫類型、破損程度等評(píng)定，并建立裂縫。

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本文編號(hào)：2785900