基于SFO-DPC算法的三维沥青路面裂缝检测

复杂的路面纹理和噪声的影响导致现有路面裂缝检测方法有效性较低。为了提高路面裂缝检测精度,该文提出一种基于自调节步长果蝇优化密度峰值聚类(SFO-DPC)算法的三维沥青路面裂缝检测系统。首先,利用Gocator3100系列双目智能传感器构建三维图像采集系统来采集沥青路面的三维数据;然后,采用自调节步长果蝇优化密度峰值聚类算法对沥青路面的三维数据进行聚类分析,达到裂缝识别的目的;最后,将聚类分析的结果映射至二维图像中,更直观地验证裂缝检测结果。通过比较发现,该算法能够实现有效的沥青路面裂缝检测,并且相较其他基于聚类的三维检测方法,检测效果更加高效准确。     

基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维图像重构方法研究

沥青路面微观纹理三维图像重构是研究其微观性能的基本方法之一,针对国内外沥青路面微观纹理三维图像重构方法的不足,运用聚焦深度法,通过单目体视显微镜沿垂直沥青试块表面方向拍摄序列图像,采用改进的Laplacian聚焦算子进行序列图像融合并确定融合图像中每点所属的高度层次,用高斯插值算法得到每点准确的高度值,进而实现沥青路面微观纹理三维重构.与激光轮廓仪测量的断面轮廓线进行对比分析,验证了其精度和可行性.试验结果表明该方法可以高精度重构沥青路面三维微观纹理.     

基于残差神经网络的沥青路面裂缝识别分类研究

为提高沥青路面裂缝的识别精度与速度,提出一种基于残差神经网络的沥青路面裂缝自动识别算法。首先建立沥青路面图像集,使用数据清洗算法对综合检测车采集到的裂缝图像进行数据清洗,构建沥青路面裂缝图像样本数据集,并将图像集按8∶2的比例划分为训练集和测试集;接着采用残差神经网络ResNet50对清洗后的数据进行训练,得到网络权重后使用训练好的网络对沥青路面裂缝数据进行预测,评价网络准确性。试验结果表明:沥青路面图像清洗算法的准确率为95%,能良好地实现沥青路面原始图像的清洗;裂缝图像分类的平均准确率达到94%,其中横向裂缝、纵向裂缝、龟裂、块状裂缝的识别准确率分别为96.1%、94.6%、93.6%和94.1%。     

远距离混凝土桥梁结构表面裂缝精确提取算法

在分析桥梁结构表面裂缝图像特征基础上,结合改进Snake主动轮廓模型图像分割算法,融合距离传感器信息,提出一种综合高分辨率图像采集、裂缝敏感区域截取、孤立噪声去除、裂缝旋转和标记的裂缝提取算法,实现了交互式远距离混凝土桥梁结构表面裂缝的精确提取。分析结果表明:改进Snake主动轮廓模型图像分割算法误分率为3.89%,运算时间为153ms,试验对比裂缝宽度显微镜观测值,裂缝提取绝对误差小于0.05mm,该算法可满足工程检测需求。     

路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题.为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足.最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考.     

基于图像处理的沥青路面裂缝识别算法研究

为了提高沥青路面裂缝检测效率,利用Matlab软件平台,深入研究了图像灰度化、图像灰度变换、滤波去噪、边缘检测等图像处理算法,并提出一种裂缝宽度计算方法。该文的图像处理算法较好地解决了沥青混合料中集料缝隙对裂缝识别产生干扰的问题。选取20幅裂缝图像对该文提出的算法精度进行验证,结果表明:算法可较好地用于沥青路面不规则裂缝、纵缝、横缝的识别与宽度计算。当裂缝宽度在5 mm以上时,相对误差可控制在5%以内;裂缝宽度为2～5 mm时,相对误差可控制在10%以内。     

基于BIM+GIS的沥青路面表里全域病害数字孪生研究

为全面整合和分析无损检测采集的病害信息并构建病害数字孪生模型对病害进行可视化表达，基于BIM+GIS技术，运用探地雷达检测手段，提出了路面全域病害整合与建模的新框架。在该框架中，首先面向不同路表病害类型分别开发基于深度图像表面拟合和基于二值图像轮廓拟合的病害建模方法，相较于传统二维贴图或三维固定参数的建模方式，该方法实现了对病害区域信息的准确拟合建模；该框架另一部分提出了路面结构内部隐蔽病害的三维可视化建模方法，相较于传统分析建模进一步实现了探地雷达数据的病害模型转化与BIM数字化道路高效整合，降低了探地雷达数据实际应用性的门槛。该方法基于2种不同雷达图像的病害特征，识别并提取病害区域，实现全路段隐蔽病害疑似区域和局部重点区域三维重构；最后自动化构建包含全域病害的数字孪生模型，将无损检测数据高效整合，完成病害实体在虚拟空间中的映射转化。同时借助地理信息系统绘制道路病害分布热力图，反馈病害分布以及发展情况，指导养护管理工作。试验结果表明：该框架高效完成全域病害的三维数字转化；路表裂缝和坑槽建模精度分别达到80.13%和98.17%,路面内部病害的模型结合现场钻孔取芯验证在判断病害发生位置...     

基于无人机及Mask R-CNN的桥梁结构裂缝智能识别

桥梁结构表面裂缝检测为桥梁状态识别、病害治理、安全评估提供了重要状态信息和决策依据。为解决传统人工检测方法存在的危险性高、影响交通、费用昂贵等问题,提出基于无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）及深度学习的桥梁结构裂缝智能识别方法。采用大疆M210-RTK多旋翼无人机进行贴近航摄,获取桥梁结构混凝土表面高清图像;利用SDNET裂缝数据集等图像资源,制作1 133张标记裂缝精确区域的深度学习训练样本图像库;引入掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN）深度学习算法,训练和建立Mask R-CNN裂缝识别模型;基于Mask R-CNN裂缝识别模型,采用矩形滑动窗口模式扫描混凝土表面高清图像,实现裂缝自动识别和定位。构建包含图像二值化、连通域去噪、边缘检测、裂缝骨架化、裂缝宽度计算等流程的图像后处理方法,实现裂缝形态及宽度信息自动获取。通过精度验证试验,证实采用M210-RTK无人机+ZENMUSE X5S相机+45 mm奥林巴斯镜头的组合装备,当无人机至桥梁结构表面垂直距离为10.0 m时,无人机方法识别的裂缝宽度与裂缝测量仪结果吻合,其绝对误差小于0.097 mm,相对误差小于9.8%。将该无人机裂缝检测方法应用于高136.8 m长沙市洪山大桥桥塔表面裂缝检测,采用深度学习Mask R-CNN算法进行裂缝智能识别,其裂缝识别准确率和召回率分别达到92.5%和92.5%。研究结果表明：无人机桥梁裂缝检测方法可实现高耸桥梁结构表面裂缝的远程、非接触、自动化检测,具有重要的科学研究和工程应用价值。     

一种基于OpenGL的三维地景真实感绘制技术

基于三维地景真实感绘制中的纹理映射技术,提出了一种有效的纹理混合算法.应用OpenGL扩展的混合贴图技术和多重渲染技术,通过设置控制点高程和影响范围,并采用顶点索引优化显示性能方法,实现了多重地形纹理的混合映射.实践表明,采用该方法绘制的地景图像,地景丰富、真实感强.     

基于激光轮廓仪的沥青路面轮廓特征的三维重构技术

根据自主研发的激光轮廓仪采用小间距、多条线的测量理念采集测量点的空间坐标,并借助MATLAB软件平台对测量数据进行处理实现沥青路面的三维重构。将室内模拟的不同轮廓特征的沥青路面的重构图和实验路段不同离析程度的沥青路面的重构图与对应重构区域的平均构造深度指标进行对比分析,对比实验结果表明:该沥青路面轮廓特征三维重构图直观性强,与平均构造深度表征的路面情况相吻合;同时工程实验路段的三维轮廓图能直观呈现出不同区域的离析情况,可为沥青路面施工质量控制提供参考。     

一种基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法

为了提高沥青路面裂缝的检测精度,针对裂缝的复杂性和多态性,提出了一种普适性较好的基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法。首先,对路面不同形状裂缝的多种脊边缘特征进行分析,并对利用高斯函数及其导数检测脊边缘的原理进行了推导;其次,根据脊边缘的多尺度特性,采用多个尺度的高斯滤波器对图像中的多尺度脊边缘进行检测,并对各个尺度的检测结果进行像素级融合;然后,结合裂缝的长度、宽度、方向、连续性、线性度等特征去除伪裂缝;最后,利用最小生成树算法实现了检测图像上不同位置裂缝的连接,使得检测出的裂缝更加接近实际裂缝的形态。研究结果表明:提出的算法可以对不同形状特征、尺寸和位置的裂缝目标进行有效检测,具有较高的检测精度和较好的检测效果,且该算法抗噪性能好、通用性强,是一种具有工程应用前景的高效的沥青路面裂缝检测方法。     

A Multi-license Plate Location Algorithm for Vehicle Sequential Images

针对序列图像的多车牌定位问题,提出了一种综合车牌特征与梯度分析的定位算法.该算法使用灰度均衡化与中值滤波算法对图像预处理来消除噪声,利用测试样本图像提取出若干有效的车牌参教作为定位系统的输入,实现了全自动定位车牌的目的.并引入MGD梯度分析方法辅助边缘提取算法来提取车牌候选区域,利用HSV颜色模型,使用主颜色分析方法分析候选区域,并通过车牌字符纹理分析方法做进一步的判断.使用Hough轮廓检测方法计算非文本区域块的直线斜率.该算法定位效果较好,鲁棒性强,有很好的工程应用推广价值.     

基于数字图像技术沥青路面集料离析的研究

为了能对沥青路面面层常见的集料离析病害进行简单、快速的检测评价,利用数字图像技术对沥青路面图像进行量值计算,建立沥青路面表面灰度与路面数字纹理深度的关系,计算得到路面数字纹理深度,并利用路面数字纹理深度变异系数来评定沥青路面集料的离析情况。试验分析表明:路面数字纹理深度变异系数能够比较准确地反映沥青路面集料的均匀程度。基于数字图像技术的沥青路面离析识别方法,能够克服传统方法评定的主观随意性,对沥青路面面层离析情况作出客观的评定,同时具有检测速度快、检测成本低、检测操作简便等优点。     

基于局部纹理统计模型的纹理图像检索

提出了局部纹理统计模型与改进的Log-likelihood统计相结合的纹理图像检索方法。首先设计了3种不同角度分辨率和空间分辨率的＂Uniform＂模式的局部二值模式,并且用其来提取图像特征,然后建立图像局部二值模式和局部方差的联合统计模型,最后用改进的Log-likelihood统计进行图像检索。提出的基于局部纹理统计模型的纹理图像检索算法具有旋转不变性,克服了LBP算法对旋转比较敏感的缺点。通过对Brodatz图像库中50类600幅纹理图像进行仿真试验,新算法能得到89.71%的平均查准率,与基于Gabor小波＋WMV组合算法相比,新提出算法的查准率提高了19.05%。     

基于数学形态学的路面裂缝图像处理技术

为精确提取路面裂缝信息,将数学形态学方法应用于路面裂缝图像的分析与处理中。首先将目标图像二值化并通过全局阈值法对其进行预处理,然后通过数学形态学的开、闭运算去除图像噪声;为修补裂缝断裂,对目标图像进行膨胀、细化循环操作;为捕获目标图像边缘的有效信息,通过形态学边缘检测算子对图像边缘进行叠加与捕获。最后,采用轮廓链码方法对检测结果进行计算。结果表明,单一纵向裂缝循环14次最佳,路面龟裂循环37次最佳。经数学形态学方法进行处理的裂缝计算结果与实际检测结果相比误差小于5%。     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

基于光学超精密检测的新能源汽车电池缺陷检测技术

针对新能源汽车电池表面缺陷,提出了基于超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验方法。构建光学超精密成像模型,通过超精密激光扫描技术完成能源汽车电池表面的激光成像,获得其 纹理分布情况和边缘轮廓特征。将区域信息与图像边缘相融合,定位新能源汽车电池表面缺陷,检测 其表面纹理异常点。通过仿真试验证实,利用该方式判断新能源汽车表面缺陷具有准确性高、抗噪性强等特点,能有效提升汽车电池表面缺陷检测效率。     

基于SuBSENSE的内河船舶检测波纹干扰抑制算法

SuBSENSE是一种融合颜色特征和纹理特征的通用运动目标检测算法,同时算法中的参数自适应反馈机制使得背景模型能够良好地适应内河环境的多样性,在多种检测环境下达到参数最优化设置.针对一般运动目标检测算法用于内河船舶检测时,难以克服水波纹干扰这一问题,提出将SuBSENSE与基于全局对比度的显著性区域检测方法结合进行波纹抑制.利用水面显著值较低这一特性,通过设置适当阈值对显著图进行二值化,从而分离船舶与水面区域.将显著图与SuBSENSE检测结果进行与运算滤除背景干扰,即可得到船舶区域.实验证明,该方法能有效抑制内河环境中的波纹干扰,相比原SuBSENSE算法将综合表现提高了14.6%.      

基于三维技术的道路综合检测车

研发了基于三维检测技术的道路综合检测车,该检测车可同时开展路面损坏、车辙、平整度、纹理、道路景观等检测任务。路面损坏模块能采集路面灰度图像和横断面三维高程数据并自动识别裂缝、车辙、坑槽等常见病害;独创性地研发了非惯性平整度检测模块,可不受车速变化、车辆振动等因素干扰,准确采集道路纵断面高程并计算国际平整度指数(IRI),当模块纵向安装时还能精确采集道路横断面纹理数据并导出平均断面深度(MPD)。此外,该模块还可检测混凝土路面的错台情况。三维立体相机和激光雷达(LIDAR)构成的道路景观图像模块可采集道路周边环境图像和三维激光点云数据,以实现道路资产的精细化管理。     

桥梁混凝土结构表面裂缝自动识别技术研究

为了满足桥梁检测发展的需求,提高混凝土结构表面裂缝的识别精度,基于既有图像预处理技术,提出一种新的裂缝提取及宽度计算方法。在图像预处理基础上,通过裂缝连接保留细小裂缝,将裂缝区域当作连通区域,根据裂缝特征参数过滤虚假裂缝,提取真实裂缝;寻找裂缝区域的交叉点,通过交叉点将整个裂缝区域划分成多个小裂缝,将小裂缝的最小外接矩形分割成多个小矩形区域,计算小矩形区域中裂缝特征参数,得到裂缝宽度。以混凝土试件重力加载形成的表面裂缝为对象,改变相机拍摄距离与拍摄倾斜角度获取裂缝图像,应用该方法计算裂缝宽度,并与裂缝观测仪的测量结果进行误差对比分析。结果表明:该算法裂缝识别率高、检测误差小,裂缝检测误差随拍摄距离或拍摄倾斜角度的增大而增大;为了满足实际工程的需要,采集裂缝图像时,拍摄距离最好保持在1m以内,倾斜角度尽量不要超过15°。