基于多功能检测车的路面病害自动识别系统.docx

"基于多功能检测车的路面病害自动识别系统" 本系统旨在解决传统基于人工视觉检测路面病害的方法存在的不足，通过多功能检测车和计算机信息化技术，实现公路路面病害的自动检测和识别。系统设计包括病害自动识别流程、图像增强处理、图像去噪、图像边缘检测和图像分割等多个步骤。 病害自动识别流程中，首先通过多功能检测车激光扫描技术拍下路面状况图，然后通过自动识别系统可以识别出病害的类型，并转化成路面病害数据，以供养护人员参考。 图像增强处理阶段，使用灰度化和去噪方法滤掉不是病害的部分，留下病害或可能是病害的部分。预检测时，通过图像子块的直方图特征进行筛选。在细节分析阶段，采用小波变换来提取图像的高频信息，再利用处理后的高频信息进行反变换，得到裂缝轮廓。然后使用阈值分割和连通分量扩展算法得到完整的裂缝形态信息，最后统计病害。 图像去噪处理是将图像灰度化后的图像去除噪声干扰，使用的是总体变分（TV）去噪方法实现的去噪过程。总体变分 TV 方法是基于变分法的思想，确定图像的能量函数，通过对图像能量函数最小化达到平滑去噪的目的。 图像边缘检测对于图像识别有非常重要的作用，边缘能勾画出具体病害的图像信息。采用的边缘检测算法是拉普拉斯高斯算子（LOG 算子）方法，该方法是先选取高斯函数对图像进行平滑滤波，在对平滑后的图像进行拉普拉斯运算。 图像分割是按照一定规则将一副图像分成若干个有意义的区域的处理技术，分割是实现自动图像分析时搜西安需要完成的操作，在图像识别中占很重要的位置。根据不同的图像模型一般分为基于边缘检测的方法和基于区域生长的方法两大类。 本系统综合了图像处理和计算机信息化技术，实现了公路路面病害的自动检测和识别，可以为公路养护部门提供实时、准确的病害信息，提高公路养护的效率和质量。