本文關鍵詞：模糊核空間下高速公路路面裂縫智能識別與評價　出處：《公路》2014年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為實現(xiàn)大規(guī)模高速公路路面裂縫快速精確識別和評價,提出了模糊核空間下的高速公路路面裂縫識別與評價模型。將裂縫的影像柵格數(shù)據(jù)空間轉換到核空間,在高維空間中,構建了模糊識別策略,根據(jù)裂縫和路面的不同特征設計了加權模糊SVM二分類識別方法,最后設計了基于核理論的裂縫損傷評價指標(KPCI)。理論分析和試驗結果顯示在模糊核空間中進行路面裂縫的識別和評價更客觀,識別精度更高。
[Abstract]:In order to realize the large-scale highway pavement crack fast and accurate identification and evaluation, put forward the highway pavement crack identification and evaluation of the fuzzy kernel space model. The image raster data spatial crack conversion to kernel space in high dimensional space, constructs the fuzzy recognition strategy, according to the different characteristics of surface cracks and the design of fuzzy SVM classification two recognition method of weighted, finally design the crack damage evaluation index based on the theory of nuclear (KPCI). The theoretical analysis and experimental results show that the identification and evaluation of pavement cracks in the fuzzy kernel space is more objective, more high recognition accuracy.

【作者單位】： 長安大學公路學院;長江委長江空間信息技術工程有限公司;
【基金】：長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃資助IRT 1050,項目編號1050 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目,項目編號CHD2011JC011、CHD2011JC085
【分類號】：U418.6
【正文快照】： 基于攝影/攝像和模式識別技術的圖像檢測技術已廣泛應用于高速公路路面裂縫自動化檢測領域。研究集中在成像機理和基于裂縫象元的損傷檢測,主要有基于樣本空間的分割算法和基于多尺度空間的圖像分割算法,包括小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳學、模糊邏輯學、分形學、數(shù)學形態(tài)學、人

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1389184