基于小波分析的路面病害檢測(cè)與分類算法研究.pdf

1、隨著行車?yán)锍痰牟粩嘣黾?路面養(yǎng)護(hù)工作日趨繁重。常規(guī)路面病害的數(shù)據(jù)采集、檢測(cè)一直采用基于人工視覺(jué)的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查方法,該方法存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、耗時(shí)、低效、結(jié)果速度慢、解釋周期長(zhǎng)等缺點(diǎn),已不能適應(yīng)現(xiàn)代高速公路養(yǎng)護(hù)快速、準(zhǔn)確的要求。近年來(lái),為了克服以上主觀人工路面檢測(cè)評(píng)估的局限性及適應(yīng)現(xiàn)代化、大規(guī)模、高速度和高質(zhì)量的公路養(yǎng)護(hù)管理要求,自動(dòng)路面病害圖像預(yù)處理、病害檢測(cè)、識(shí)別、病害參數(shù)測(cè)量和破損程度評(píng)估等成為公路交通科技領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。
　　 本

2、文利用數(shù)字圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)了瀝青路面裂縫自動(dòng)檢測(cè)的研究,完成了路面病害自動(dòng)檢測(cè)、分類及病害評(píng)估。具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　 (1)首先研究了針對(duì)瀝青路面裂縫圖像的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了瀝青路面裂縫圖像的預(yù)處理,主要包括圖像增強(qiáng)和圖像分割。
　　 (2)研究了基于Radon變換的病害檢測(cè)與分類算法。
　　 (3)研究了基于小波分析的路面破損程度評(píng)估算法。
　　 本論文中的所有路面數(shù)據(jù)來(lái)源于江西省高等級(jí)公路管理局,本文