双目视觉技术在城市道路路面裂缝检测中的应用

针对传统城市道路路面裂缝检测效率低下、成本过高等问题,提出了一套基于双目视觉与数字化图像处理的自动化检测方法。用一对CCD工业相机同时采集道路表面裂缝,再对图像进行数字二值化处理以提取裂缝特征点,根据双目视觉理论计算特征点的坐标,由此计算路面裂缝的最大宽度和最大长度,从而实现对城市道路路面裂缝的快速自动化测量。计算结果表明:被测路面裂缝的最大宽度与最大长度测量误差分别控制在10%和1%以内,符合相关技术标准要求,且检测耗时大为缩短。     

基于SIFT的路面裂缝配准及拼接算法

针对贯穿双车道的长裂缝,路面裂缝采集过程中往往不能得到完整的裂缝信息,可能造成对路面损毁程度的错误评估.为解决路面图像检测过程中采集裂缝信息不完整的问题,拟采用SIFT算法对在不同时刻对同一路面采集到的同一裂缝信息进行特征点提取.针对裂缝边缘处的特征点灰度较背景像素灰度有阶跃变化的特点,在裂缝图像特征点筛选过程中引入阈...     

基于相位编组法的路面裂缝自动识别

研究了基于数字图像处理技术的路面裂缝自动识别方法,给出了基本的系统组成及工作原理.通过对路面裂缝图像的分析,对比了各种图像增强算法的特点和适应性;结合路面裂缝图像的随机性和目标、背景变化复杂的特点,指出传统方法中仅仅利用灰度变化的幅度作为局部边缘提取的主要度量是存在问题的.提出采用相位编组法进行裂缝提取,并在现场采集大量的图像尝试进行实例验证.结果表明:相位编组法有利于检测出有弱对比度的裂缝,并可以检测到细小裂缝.     

基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法

基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采用图像自动匀光技术解决不同光照条件下图像一致性输入问题;其次,设计了一种基于自动电子印相机原理的路面图像快速匀光算法,提出了一种实用的路面裂缝图像处理策略并设计了路面裂缝图像处理流程;最后,对一组由面阵CCD相机获取的路面图像按照该方法进行路面裂缝检测试验,验证了基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析技术的合理性和实用性。     

考虑路径平滑性和避撞稳定性的智能汽车弯道轨迹规划研究

针对智能汽车弯道避障问题，提出了一种兼顾规划曲线平滑度和车辆稳定性的轨迹规划方法。将轨迹规划分为解耦的路径规划和速度规划处理，利用改进的快速随机搜索树（RRT）构建曲率连续且曲率变化量最小的无碰撞的螺旋线路径。改进后的RRT基于深度神经网络的度量函数，选取并连接代价函数最小的树节点，并通过搜索附近节点寻找是否存在代价函数更小的节点。而在速度规划中首先根据道路限速规则，采用梯形规划输出连续的目标加速度曲线。然后基于螺旋线路径曲率和自车状态，采用预瞄加速度矢量控制（PGVC）动态调整目标加速度，最后通过加速度控制逻辑获得最终的期望加速度。仿真结果表明，所提出的轨迹规划方法不仅能使智能汽车满足弯道避撞和路径跟踪的目标要求，且提高了车辆高速过弯的稳定性能，同时本文还验证RRT的快速收敛性质、路径平滑性和基于并行计算的实时性。     

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.     

基于计算机视觉的桥梁裂缝半自动检测方法

桥梁裂缝对桥梁危害很大,对其进行识别检测对桥梁安全至关重要。但桥梁环境复杂,含有大量噪声和干扰信息,很难准确的自动识别出裂缝。本文提出一种半自动检测桥梁裂缝的方法,通过用户在裂缝上选取多个种子点,实现裂缝的自动跟踪,然后用区域连通的方法对多个种子点填充出的区域进行连接,从而提取出完整的桥梁裂缝。实验结果表明,该方法通过人机交互,降低了对算法的要求,裂缝识别更有针对性,能够快捷准确地提取出隧道裂缝。     

结合图像增强和数学形态学的水泥混凝土路面裂缝识别方法

针对水泥混凝土路面裂缝识别的干扰和噪声问题,提出一种结合图像增强和数学形态学的裂缝检测方法。首先利用小波变换和空域滤波滤除图像中的干扰和噪声;接着采用形态学基本操作增强裂缝与背景的对比度;最后采用基于形态学的多尺度梯度边缘检测方法实现裂缝提取。试验结果表明,相比于传统的基于边缘检测算子的裂缝检测方法,文中方法可以有效地去除图像中的干扰和噪声,同时能够完整地保留裂缝方向及形状。     

基于代价函数的无人驾驶汽车局部路径规划算法

局部路径规划层作为无人驾驶汽车软件层的重要组成分布,如何有效、安全地到达目的地是当前研究的热点。针对结构化道路信息,充分考虑车道线的约束,在使用Frenet坐标系理论的基础上,提出一种考虑到车道线曲率和障碍物模型信息,得到不同车道上其他道路参与者的位置信息,以便计算其他障碍物模型对本车危险程度,综合算法实时性、轨迹平顺性等要素的最小代价局部路径规划算法。在局部路径规划过程中,沿着参考线（Frenet坐标系下X轴上一段路径）选取多个路径分割点,Frenet坐标系下在每个分割点处沿Y轴进行控制点离散,每个路径分割点处选取1个控制点构成路径控制点集合,使用一元三次方程对每种排列组合路径进行拟合,从而使用代价函数对每种排列组合路径进行评估,代价函数值最小为最优的局部路径。代价函数考虑拟合轨迹到障碍物的危险程度、轨迹平顺性、轨迹到当前参考线（实时在全局路径规划层上根据车速得到一条当前需要跟踪的理想轨迹）的偏离程度、拟合轨迹行驶方向的改变程度、无人驾驶汽车最小转弯半径。研究结果表明：在不同试验场景下,所提出基于代价函数的局部路径规划算法,能规划出一条不与障碍物发生碰撞的最优路径,并能保证无人驾驶汽车行驶轨迹平顺性和路径规划层实时性的要求。     

沥青混凝土路面半刚性基层层底裂缝断裂力学分析

路面裂缝尖端应力强度因子是判断裂缝产生和扩展的重要指标。应用有限元方法,建立了8结点等参单元的有限元模型,采用奇异等参单元及断裂力学理论,对路面基层裂缝问题进行了数值分析,结果能真实反映路面结构基层裂缝扩展的现象和规律,为高速公路工程设计提供依据。     

数学形态学路面裂缝识别算法研究

裂缝的自动识别是公路管理和维护系统的一个重要组成部分。根据路面图像的特点,提出了一个新的基于多结构多尺度数学形态学路面裂缝自动识别算法。首先使用不断增大的结构元素对图像进行交替开闭滤波,平滑图像并去除噪音,然后使用多尺度形态学边缘检测器提取裂缝边缘,最后使用基于标记符的分水岭变换分割出裂缝对象。结果表明,和传统方法相比,文中提出的算法显示出更好的效果。     

基于CCD参数智能调节的车道线检测

在分析传统Hough变换优缺点后,提出一种基于CCD参数智能调节的车道线检测方法。通过建立图像特征区域,调节CCD的亮度、增益和曝光时间等参数,增强车道线与周围道路的对比度,减少路面噪声;在此基础上提出改进的Hough变换算法,对整幅图像进行种子点的选取与归类,再对每组种子点进行Hough变换,最后通过一定的角度约束提取车辆当前运行车道线。道路试验验证了该方法的有效性、实时性和准确性。     

基于车载激光点云的道路标线提取方法研究

车载激光扫描近年来被广泛应用于道路环境信息提取及道路三维模型重建方面等工作,然而由于测量数据中包含目标种类繁多、点云数据量大,仍然需要大量的人工处理步骤以实现道路标线等目标的提取,已有研究所提出的自动化目标提取算法在实用性上仍不成熟。基于车载激光点云,利用标线点云的空间分布特点及反射强度信息,结合行车轨迹及标线的位置、高程特征,提出了一种能快速提取道路标线的方法。首先基于点云反射强度指标建立Logistic回归模型,以选取合适的阈值进行标线点分类。其次,利用行车轨迹及标线点的位置、高程特征建立圆柱体搜索区域,并且进行定步长迭代式的标线点搜索。最后,对搜索结果进行分段式最小二乘法拟合并将其转换为CAD三维多段线,从而得到道路标线提取结果。该方法中采用的Logistic回归模型兼顾了标线点的提取率和误判率两大指标,在保证足够提取率的同时,使得误判率尽量低。所提出的定步长迭代式的搜索方法具有极强的适应性,在标线不清晰甚至较大面积缺失的情况下也能准确地提取出道路标线。以Topcon公司生产的IP-S2移动测绘系统为例的试验结果表明:该算法能高效、稳定地提取道路标线、提取精度,以符合工程实践需要。     

多参考TPA在整车路面载荷提取中的运用

介绍了多参考传递路径分析方法的基本理论和整车路面载荷提取试验及分析流程。以某乘用车为分析对象,采用多参考传递路径(TPA)和主分量分析方法建立了路面噪声的结构传递路径分析模型,运用逆矩阵法获取了整车路面载荷激励力,同时拟合出了车内目标点的噪声结果,并将拟合结果与试验结果进行了比对,两者有着良好的一致性,从而验证了载荷提取结果的真实有效性,可以作为后续NVH仿真分析的边界输入条件。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。     

基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统设计

针对目前采用深度学习框架的路面裂缝检测方法存在落地应用难、成本高与效率低等问题，设计了基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统。通过YOLOv5网络识别路面裂缝，使用U-Net网络对裂缝目标进行分割，并根据分割结果进行路面健康评价；其次，利用TensorRT方法优化深度学习模型，提高推理速度；最后，结合DeepStream框架设计路面视频流分析系统并部署到Jetson TX2嵌入式平台。实验结果表明：路面裂缝目标检测模型对横向、纵向和网状裂缝3种路面常见路面裂缝的检测精度均达到了90%以上，且模型优化后的推理速度为30.7 ms/帧，速率提升35.1%;最后经过验证，Jetson TX2嵌入式平台的裂缝漏检率较低且满足路面裂缝检测的实时性，能够降低路面裂缝检测的成本，给出相应的维修建议，提高路面裂缝检测效率与自动化程度。     

城市道路网最短路径启发算法研究

从城市道路网络的实际特点出发,对城市电子地图的道路网进行网络分析,将最佳路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题,通过对最短路径搜索算法的分析,提出了一种求解城市道路网两点间最短路径的算法。该算法主要对Dijkistra算法的搜索方法进行改进,根据两点间直线距离最短这一原理,运用待扩展节点与终止节点间的直线距离这一启发信息,使搜索沿着某个最有希望的路径进行下去,大大减少了搜索范围,提高了路径搜索的速度,具有重要的实践意义。     

基于多种算法的高速公路路面裂纹检测分析

为了提高高速公路路面裂纹检测的精确性和高效性,提出了高速公路路面裂纹检测车检测装置的设计方案。首先是通过对路面动态检测系统的设计与选型,研究设计出路面图像采集系统,然后把数据图像传递并保存在计算机中;基于多种算法进一步提取线性特征识别出裂缝目标,通过对裂缝的长度、宽度进行计算,进而求出裂缝面积等操作,得到比较满意的处理图像结果。结果表明:该装置节省人工时耗,提高了路面裂纹检测的精度和效率,改善了经济效益,可为今后的高速公路路面裂纹检测分析提供基础。     

基于结构强度指数的沥青路面裂缝区域承载力特性

针对广东云罗高速(一期工程)路面结构与典型裂缝,构建了含横向单道裂缝、横向平行裂缝、纵向裂缝与网状裂缝四类裂缝的沥青路面有限元模型,模拟含上述裂缝沥青路面的弯沉盆,计算包括不同裂缝路面模型的路面结构强度指数(PSSI),以评价裂缝区域的结构承载力。结果表明,与无裂缝沥青路面的弯沉相比,含横向单道或平行裂缝路面的弯沉盆各点弯沉均增大,而含纵向或网状裂缝路面距荷载中心900mm以内和以外的各点弯沉分别增大和减小;横向单道裂缝对路面结构承载力的影响范围基本在1m以内,且其宽度对路面PSSI值影响较小;横向平行裂缝对路面结构承载力的影响范围超过2m,且其间距对路面PSSI值有明显影响;纵向裂缝对路面结构承载力较小,其宽度对路面PSSI值影响较小。网状裂缝严重影响路面结构承载力,且其间距对对路面PSSI值有较大影响。     

基于目标减背景法的路面三维裂缝识别方法

根据路面病害等特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝的数据特点,结合数字图像处理技术,提出了一种基于目标减背景法的路面三维裂缝识别方法。该方法首先采用双相标准差和基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的滤波方法实现裂缝三维数据的预处理,然后根据三维裂缝数据转换成二维图像进行研究的优势,对三维裂缝数据归一化,并采用目标减背景法和Otsu局部阈值分割法实现路面裂缝的识别,对比试验结果与分析表明:该文算法检测效果比较好,对细小裂缝的识别有一定的优势。