基于圖像分析的路面病害自動檢測.pdf

1、南京理工大學博士學位論文基于圖像分析的路面病害自動檢測姓名：唐磊申請學位級別：博士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導教師：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算子準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。對于檢測結(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，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)計基于B P 神經(jīng)網(wǎng)絡的模式分類器實現(xiàn)了對裂縫的精確分類。在裂縫病害的的度量上，本文設(shè)計了有效的算法計算網(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度和寬度。在裂縫病害的地理坐標精確定位上，本文提出了模糊自適應聯(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G P S ／D R 組合導航定位系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)融合。該濾波器首先通過模糊自適應濾波控制器監(jiān)控觀測量的殘差理論值和實際值，并通過增強它們的一致性來調(diào)整各子系統(tǒng)觀測噪聲方差陣，使之更符合真實的模型，有效提高了K a l m a n 濾波器對模型變化的適應能力。然后通過模糊自適應信息融合控制器對各子系統(tǒng)可信度進行模糊評判，并根據(jù)可信度白適應計算信息