基于數字圖像的高速公路路面病害識別系統(tǒng)的應用研究.pdf

1、隨著我國經濟的快速發(fā)展，我國公路行業(yè)已經從新建時期步入養(yǎng)護與改建并重時期。在路面養(yǎng)護工作中，原路面病害信息是養(yǎng)護管理部門制定養(yǎng)護改建方案的一個非常關鍵、重要的依據。如能在病害產生的初期發(fā)現問題，并采取相應的措施，這樣可以大大節(jié)約路面養(yǎng)護費用。傳統(tǒng)的基于人工視覺的檢測方法已經不能夠滿足道路養(yǎng)護的需求，并存在很多不足，如檢測人員的安全、檢測效率低下、結果不精確、影響交通正常運行等?；跀底謭D像分析的路面病害檢測方法的研究和相關系統(tǒng)的開發(fā)已經

2、成為各國爭相研究的課題。
　　本文詳細介紹了高速公路瀝青路面的主要病害類型，重點研究總結了病害的調查方法及評價指標和病害的等級劃分;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)的結構組成，及各子系統(tǒng)的功能及特點，并介紹了ARAN9000型多功能測試車的工作原理及工作流程。
　　本文重點研究了數字圖像處理的基本知識，圖像增強的常用方法包括圖像變換增強，灰度變換增強，直方圖變換增強。介紹其

3、原理、數學模型及步驟，從實際效果比較說明灰度變換增強和直方圖變換增強更有效;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過程;本文分析圖像退化原因及圖像復原的重要性

4、，定義了圖像退化系統(tǒng)基本理論，介紹了連續(xù)函數的退化模型和離散函數的退化模型兩種退化模型。針對由勻速直線運動引起的圖像模糊研究了具體復原過程，并編寫了圖像復原的VisualC++實現程序。
　　本文研究了BP神經網絡的基本模型，利用路面狀況的提取特征作為BP神經網絡的輸入值，設計了3層BP神經網絡對路面病害圖像進行分類識別，說明基于BP神經網絡的路面病害識別技術是可行的。
　　最后本文結合渝黔路工程實例論證了數字圖像路面病害自