路面破损图像几何畸变校正技术研究

论述开发公路路面破损自动检测系统的必要性，建立了由承载车及其附属装置，路面破损图像采集子系统，路面破损定位子系统，数据处理子系统构成的路面破损自动检测系统，根据检测路面宽度要求，选择了适当的摄像机及镜，分析了摄像机位置参数对图像采集的影响，确定了合理的摄像机安装位置，通过光电编码器控制图像采集频率，实现路面图像自动采集，同时，利用3次多项式对镜头失真引起的图像几何畸变进行校正实验，结果理想。     

路面裂缝无损检测图像采集系统设计

针对路面裂缝无损检测要求,设计了基于单片机、GPS和线阵摄像机的路面图像采集系统。解决了单片机对线阵摄像机外触发信号的控制问题,完成了对动态图像进行高速实时的拍摄控制的要求。同时设计了基于VC＋＋和MIL软件的图像采集软件系统。包括采集参数设置,路面动态图像实时显示,GPS信号的接收和数据库信息存储。系统实现了对路面裂缝图像的动态拍摄并将其保存在计算机硬盘里,为后续图像处理提供可靠数据。试验结果表明,系统能够有效地对路面图像信息进行实时采集,并对海量信息进行存储,获得了良好的动态图像抓拍效果。     

基于VB的路面破损数据采集与评价系统的开发

以可视化程序开发工具VB为基础，开发了一种路面破损数据采集与评价系统，该系统以CCD摄像机所采集的路面图像为工作对象，强调在数据采集过程中的人机互动。根据公路养护工作的实际需要，对系统的功能进行具体的设计，并阐述了图像显示、图像放大和恢复以及路面损坏范围确定和多边形面积计算等主要关键技术的VB实现过程。实际应用表明，该系统操作简单、运行稳定、数据采集精度高。     

车载道路快速检测与测量技术研究

介绍了一种车载式道路快速检测与测量技术,该技术综合应用光、机、电、算及“3S”技术,以机动车为平台,装备高分辨率线阵路面图像采集系统、激光结构光三维测量系统、多目CCD立体测量系统、惯性补偿的激光测距系统、GPS／DMI／GYRO组合定位系统等先进的传感器系统以及车载计算机、嵌入式集成多传感器同步控制单元等设备,在车辆正常行驶状态下,自动完成道路路面裂缝、车辙、平整度、道路几何参数及道路沿线设施图像等数据采集。经对比试验证明,该快速道路检测技术与传统的人工检测方式具有良好的相关性。     

路面检测系统摄像机实时控制的研究

设计了基于GPS和单片机串行通信,单片机控制摄像机的路面检测系统。着重论述了GPS和单片机串行通信和单片机控制程序问题。通过采用该控制系统进行的大量野外试验和对获得的在车辆高速行驶状态下拍摄连续图像的效果进行比较与分析,证明该部分设计较好地完成了路面检测系统要求的由外部信号触发实时控制线扫描摄像机工作的目的,获得了较为清晰的拍摄图像。     

路面裂缝自动识别系统开发中若干问题的探讨

通过对比分析几类路面数据采集传感器，提出了基于CCD摄像机的路面裂缝识别技术，研究了如何利用数字图像处理技术解决路面裂缝自动识别的问题。此外，针对利用并行处理提高系统实时处理能力、测距技术和辅助照明系统等几个关键技术进行了探讨。这些问题的解决，对该类系统的开发具有重要意义。     

基于深度学习方法的路面裂缝目标检测

公路和城市道路最主要的路面损坏类型是裂缝类病害。能否准确识别,尤其在众多路面信息图像中高效甄别各类表观病害,为路面技术状况评定、养护科学决策和路面病害处置提供基础数据,是当前领域研究的重难点。为此,对横向裂缝、纵向裂缝、斜裂缝长度类和龟裂、破损板面积类等典型裂缝类病害几何特征进行分析,确定了自动识别裂缝样本标注方法,构建了路面裂缝目标检测样本库,包含沥青裂缝长度类图像样本6 311个、龟裂面积类图像样本4 086个、水泥裂缝长度类图像样本37 945个、破碎板面积类图像样本7 310个。基于Faster-RCNN进行训练验证,开展路面裂缝目标检测并实现自动识别。利用北京市政道路2 000 km路面图像进行试验验证,并与路面裂缝Unet分割自动识别方法进行对比。试验结果表明,开展路面裂缝目标检测可通过提出的深度学习方法,有效提高召回率和准确率,其值高达85%以上,自动识别运行效率为12.3帧/s,与Unet分割自动识别方法对比更接近路面裂缝实际情况。     

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。     

一种路面损坏状况的数字图像识别方法

有效、及时地收集路面损坏数据是进行路面维修管理的基础.文章阐述了一种路面损坏状况的自动图像识别方法.该方法基于CCD摄像机采集到的图像,进行矢量化处理,可进行裂缝类型的区分与严重程度的辨别.     

基于智能手机的农村公路路面破损检测方法

农村公路路面破损自动检测是科学养护的重要前提。针对利用智能手机进行路面破损检测存在较高的误检、漏检以及破损无法量化等问题,该文提出一种新的路面破损检测方法。该方法利用智能手机采集路面图像,首先在图像中选取一个感兴趣区域,进行加权最小二乘滤波、Canny边缘检测以及Hough变换直线检测以识别路面,消除环境对识别结果的影响,降低误检率,再对路面区域使用透视变换的方法得到正射图,降低漏检率,最后利用Mask-RCNN模型对破损进行识别。试验结果表明：与SSD检测模型相比,该方法对裂缝、坑洞、修补3种破损的平均误检率、漏检率分别降低15.4%、19.6%,此外,还能测量裂缝的长度、宽度以及坑洞、修补的面积参数,较好地满足了农村公路破损检测的实际需求。