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

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國公路行業(yè)已經(jīng)從新建時期步入養(yǎng)護(hù)與改建并重時期。在路面養(yǎng)護(hù)工作中，原路面病害信息是養(yǎng)護(hù)管理部門制定養(yǎng)護(hù)改建方案的一個非常關(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)的基于人工視覺的檢測方法已經(jīng)不能夠滿足道路養(yǎng)護(hù)的需求，并存在很多不足，如檢測人員的安全、檢測效率低下、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方法的研究和相關(guān)系統(tǒng)的開發(fā)已經(jīng)

2、成為各國爭相研究的課題。
　　本文詳細(xì)介紹了高速公路瀝青路面的主要病害類型，重點(diǎn)研究總結(jié)了病害的調(diào)查方法及評價指標(biāo)和病害的等級劃分;本文路面試驗用的是加拿大研制ARAN多功能測試車，介紹了高速公路路面病害自動檢測系統(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型多功能測試車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，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，從實際效果比較說明灰度變換增強(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際上也是對模糊圖像的一種去噪處理，使我們目標(biāo)信號更容易被識別出來;介紹了高通濾波器和梯度銳化的實現(xiàn)過程，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度到圖像分析的一個重要環(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及實際實現(xiàn)過程;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。針對由勻速直線運(yùn)動引起的圖像模糊研究了具體復(fù)原過程，并編寫了圖像復(fù)原的VisualC++實現(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)計了3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對路面病害圖像進(jìn)行分類識別，說明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害識別技術(shù)是可行的。
　　最后本文結(jié)合渝黔路工程實例論證了數(shù)字圖像路面病害自