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坑槽作为水泥混凝土路面的主要病害,对安全行车有很大的威胁,因此,及时、准确的坑槽检测是制定合理的维修养护策略、保障行车安全的关键。现阶段农牧区坑槽检测工作仍以人工调查为主,但人工检测存在许多不足,且已无法满足目前的养护工作。为了克服人工检测存在的局限性,基于计算机视觉的路面病害自动评价方法因其运行效率高、实施安全性好而逐渐成为公路养护的重点研究工作,因此本文基于图像处理技术,围绕水泥混凝土路面坑槽的检测方法展开了以下研究:(1)建立了基于图像纹理和灰度特征的坑槽分割方法。该方法主要采用纹理滤波、图像灰度、形态学运算和最大连通域提取四种图像处理技术实现坑槽区域的完整提取。通过统计提取的坑槽的重叠率发现,重叠率大于90%的图像占总图像的76.8%,重叠率大于80%图像占总图像的94%。与现有其他方法相比,该方法在分割效果和处理效率上均有显著优势。(2)针对包含多种病害类型的数据集,提出了基于LIBSVM的坑槽识别算法。结果发现,坑槽图像识别的召回率为100%,精确率为97.4%,F1-score为98.7%;通过与现有的其它基于SVM的识别方法比较,该方法具有更高的精度。(3)提出了结合分形维数D和面积破损率DR的坑槽破损程度判别方法。研究表明:当1.26≤D<1.57&1.39
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