基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别

为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法．该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分．首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度（表征方向性的强弱）,并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像．基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像（2048×2048像素）进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率（均值91．57％）和召回率（均值81．29％）,最终以84．26％的F1均值优于种子识别算法（F1均值69．19％）、Canny边缘检测（F1均值8．15％）和OTSU分割（F1均值5．11％）．     

基于形态分析的无人机视频车辆自动识别算法

为从广域的视角准确全面地采集连续交通流信息,针对悬停无人机视频提出了基于形态分析的车辆自动识别方法。首先,人工勾画视频帧图像的感兴趣区域,并进行灰度化处理;其次,基于感兴趣区域的Canny边缘检测结果生成亚像素级骨架图像,并对图像骨架进行分解和重构处理;然后,综合应用形态学运算(膨胀、腐蚀、填充、闭运算)和连通域形态特征(面积、矩形度、等效椭圆长轴与短轴)识别车辆目标;最后,对548帧无人机视频图像分别进行算法检测和人工识别,并计算车辆识别的正检率、重检率、漏检率和错检率。结果表明:该算法具有较高的正检率(均值95.02%),较低的重检率(均值2.20%)、漏检率(均值2.77%)和错检率(均值8.24%);同时,正检率、重检率、漏检率和错检率标准差分别为2.09%、1.67%、1.67%和2.56%,表明算法性能指标值离散程度较小、稳定性较高。     

基于三维虚拟路面的裂缝自动检测算法

为了在考虑路面三维特征的基础上快速、准确、完整地识别裂缝,基于三维虚拟路面提出了裂缝自动并行识别算法。首先,对1 mm/像素的路面深度图像进行消隐处理和光照模型处理建立三维虚拟路面,通过4个角度的立体投影产生4幅投影图像(Ω1~Ω4);然后,分别对Ω1~Ω4进行降维处理、裂缝识别(包括强度验证及对称性检测)和裂缝连接,获得阴影区裂缝图像Ωs1~Ωs4及反光区裂缝图像Ωr1~Ωr4;最后,有效融合Ωs1~Ωs4及Ωr1~Ωr4的裂缝信息并进行深度验证和滑动去噪处理,获得裂缝图像。基于255张图像(4 096×2 048)的测试显示:算法具有较高的准确率(平均80.34%)和召回率(平均83.89%),以80.47%的F值优于ADA3D算法;此外,并行框架有利于程序并行化,能有效提高运算速度。     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

焊接激光致熔池亚像素边缘提取方法研究

由于热变形等因素的影响,薄板激光焊接中焊缝会偏离预设轨迹,造成焊接激光束与焊缝偏离,使焊接质量下降.因此,焊接过程中要检测激光致熔池中心与焊缝偏差,并根据偏差量调整焊接位置.熔池中心由熔池边缘拟合求得,为精确获取熔池中心需要计算熔池的亚像素边缘.熔池亚像素边缘由以下步骤得到:(1)根据黑白CCD相机拍摄的图像中熔池灰度值大的特点,可初步确定熔池的中心;(2)以初步确定熔池中心为起点,在利用形态学方法得到熔池图像中搜索得到熔池像素级边缘;(3)在熔池图像中,提取以像素级边缘点为中心的一定区域像素灰度值,根据灰度值变化拟合曲线得到亚像素边缘.试验表明,所提出的方法能精确提取熔池亚像素边缘.     

基于深度图像的机场道面裂缝自动检测算法

为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测, 设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法; 将采集到的深度图像划分成多个网格, 并对每个网格进行扩充, 获得了局部道面区域; 针对每个网格区域, 基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计; 在此基础上, 在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型, 生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型; 利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像, 采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素, 并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素, 去除错误的候选裂缝像素, 从而获得了最终的裂缝检测结果; 在机场道面深度图像数据集上进行了试验, 以人工标注结果作为真实值, 以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标, 将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明: 传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%, 提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势, 其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝, 实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。      

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

多尺度特征增强的路面裂缝检测方法

针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题，提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理；设计了多尺度注意力特征增强模块，建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道权重系数之间的映射关系，以提升有效通道的特征输出；基于路面裂缝的坐标信息和像素语义信息在物理位置上的相关性，设计了多语义特征关联模块，实现不同语义信息之间的特征融合增强，并通过特征维度转换实现对路面裂缝图像的前景特征过滤；提出了一种针对深度特征强度进行量化评估的方法，用于提升模型提取特征能力的可解释性。在自采集数据集上的研究结果表明：MFENet对路面裂缝图像检测的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了4.3%和5.4%,相比基线模型RDSNet分别提升了14.6%和14.3%;MFENet对路面裂缝图像分割的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了6.6%和8.8%,相比RDSNet分别提升了8.1%和9.7%;与Mask R-CNN等主流方法相比，MFENet对不同类型路面裂缝图像的检测、分割精度最高。在公开数据集(CFD、C...     

沥青混合料CT图像分割技术及其效果分析

在最大类间方差法(OTSU法)的基础上,设计了环状分块方法,用以解决在处理路面芯样CT图像灰度图无明显双峰,目标集料颗粒与沥青胶浆背景分割的技术难题,并着重从图像分割效果方面设计试验,开展了评价研究.结果表明:采用环状分块和OTSU法相结合的改进算法,图像的分割质量明显提高.进一步与最佳阈值法(手动)相比较,采用粗集料...     

桥梁下部结构裂缝提取的改进C-V模型算法(英文)

应用改进C-V模型,进行桥梁下部结构裂缝图像分割,通过裂缝截取、图像填充和旋转变换精确提取裂缝宽度。对不同光照条件下拍摄的在役混凝土桥梁结构裂缝图像,分别利用改进C-V模型算法、自适应阈值法、形态学算法、C-V模型以及Canny算法进行试验对比。分析结果表明:改进C-V模型算法误分率和运算时间最小,分别为3.02%与89ms;1 000幅桥梁结构裂缝图像试验对比显示裂缝检测准确率大于90.8%,裂缝宽度平均误差小于0.03mm。可见,改进算法可有效提高检测准确率,减少运算时间。     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

基于三维光影模型的公路路面裂缝自动识别算法

针对公路路面裂缝的自动化三维图像识别技术的研究热点问题,为有效提高裂缝识别算法的准确率与可靠性,基于三维图像提出利用三维光影模型(3D Shadow Modeling)来实现公路路面表面裂缝的自动识别新方法.该方法利用裂缝区高度低于周边高度的特性,通过三维光影模型将裂缝投影为阴影区,继而通过对阴影的形态分析来识别裂缝,并采用连通域分析与线性形态分析方法,消除图像噪声.研究结果表明,采用本文提出的裂缝自动识别算法可以达到92.93%的路面裂缝自动识别准确率.     

基于多特征检验的三维沥青路面裂缝检测

针对由裂缝对比度低、路面纹理复杂多变等因素引起的沥青路面三维图像的裂缝检测精度低的问题，对原始三维裂缝图像进行尺寸降维、灰度校正、高斯滤波等预处理；然后以图像截面为研究对象，分别对4个方向的截面依次进行特别设计的倾斜度、高斯分布、边缘梯度3种特征检验，从而获得裂缝截面；接着对各个方向的裂缝截面进行融合和去噪，获得完整的裂缝二值图像；最后，根据路面粗糙度的高低，变化高斯分布特征检验中的相关参数，实现裂缝的高精度检测. 研究结果表明:提出的算法能达到89.19%的准确率、93.69%的召回率及91.06%的 F 值，优于基于三维光影、种子识别的典型三维图像裂缝检测方法.      

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对经典Canny算法应用中常出现的无法滤除椒盐噪声且滤波后图像细节信息易丢失、Sobel卷积核定位的边缘信息精度较差、双阈值选取存在偶然性等问题,对Canny算法进行改进。首先采用自适应中值-高斯滤波法代替传统的高斯滤波,并融合Laplace边缘增强法,滤除大量噪声的同时保留图像边缘细节信息;使用精度更高的Scharr算子代替Sobel算子计算图像梯度幅值和方向;然后通过最大类间方差法自适应计算图像的最优阈值;最后选用BSD500数据集进行实验,结果表明：文中算法相对于经典Canny算法,峰值信噪比平均提升14.5 dB,边缘检测评价指标C/A提高0.07～0.24,C/B提高0.06～0.14,算法性能指标提高24.8%。     

运动式单摄像机BSV及其结构表面裂缝测量应用

为进一步提高结构表面裂缝测量的灵活性与便捷性,提出了一种基于运动式单摄像机双目立体视觉(binocular stereo vision, BSV)的测量方法。首先,在已知摄像机精确内参的情况下,分别从两个视角采集裂缝的图像;然后,根据所采集到的图像对摄像机进行运动估计,从而求解摄像机前后两个位置的运动参数;进一步地,基于Canny算法进行裂缝的边缘检测;最后,根据摄像机内参数、运动参数以及裂缝图像边缘信息,构建裂缝测量的立体视觉模型。测量试验结果表明：在2 m的测量距以内,对裂缝的相对测量误差不超过5%,可有效验证所提出的测量方法的测量精度。     

水泥稳定碎石基层混合料的集料级配优化试验研究

依托黑龙江省齐齐哈尔至甘南高速公路工程,在大量实验研究的基础上,对《公路路面基层施工设计规范(征求意见稿)》中对高速公路水泥稳定级配碎石的级配范围和《沥青路面设计规范》中骨架密实型级配范围混合料的7 d无侧限抗压强度进行分析。结果表明:在水泥剂量小于4.0%时,《沥青路面设计规范》中的骨架密实型混合料试件7 d无侧限抗压强度高于《公路路面基层施工设计规范(征求意见稿)》中高速公路水泥稳定级配碎石级配范围混合料试件,在水泥剂量大于4%时,《公路路面基层施工设计规范(征求意见稿)》中高速公路水泥稳定级配碎石级配范围A-1混合料试件7 d无侧限抗压强度高于《沥青路面设计规范》中的骨架密实型混合料试件。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化(brainstorming optimization,BSO)和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN),提出了一种路面裂缝图像分割算法(BSO-PCNN).该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决...     

基于容差PR曲线的路面裂缝识别算法性能评价机制

为了客观合理地评价路面裂缝图识别算法的性能,提出了基于容差PR曲线的算法性能评价机制。首先,建立路面裂缝图像基准库,为裂缝识别算法性能评价提供统一规范的测试图像;其次,提出考虑容差的准确率-召回率和F_1值计算方法,作为算法性能的衡量指标;然后,提出裂缝识别算法的PR曲线评价方法;最后,以两套裂缝识别算法为例进行PR曲线性能评价分析。结果表明:PR曲线评价机制确立了统一的基准测试图像、衡量指标及评价方法,能评价无参数、具有1个或多个参数的裂缝识别算法的性能(包括准确率-召回率、F_1值及算法稳定性),有助于进行算法性能评价与改进。     

半刚性基层收缩裂缝的探讨

基于大量的室内外试验和理论分析,有关半刚性基层收缩裂缝的影响因素、级配组成和防治措施的深入研究表明,在级配组成方面采用骨架密实结构作为沥青路面基层可以大大减少路面裂缝.同时为减少半刚性基层收缩裂缝采取一定的防治措施非常必要.