学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于无人车的道路破损识别与程度评估技术研究

作　者: 杨广
导　师: 高宏伟
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 无人车 图像处理 破损识别 量化分析 模糊判决
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 31次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


随着我国道路交通运输的飞跃式发展,公众对高水平的道路养护能力以及高等级道路的需求越来越迫切。造成这种现象的根本原因在于我国在道路破损检测识别方面的技术仍然是传统的方法,而且,不够科学的道路养护策略也是主要原因之一。为了实现对道路破损路面裂纹的自动识别,降低人工识别的劳动强度和危险系数,节约养护成本,以及为道路养护部门提供科学的现实依据,本文基于无人车对道路破损进行识别技术研究,并对破损程度做了量化评估。本文用无人车采集了大量道路破损图像,在对这些图像分析处理的基础上,针对道路裂纹图像的特点,研究了分割提取道路破损裂纹、破损识别以及裂纹宽度、长度、面积参数测量的相关算法。首先,采用图像处理技术对无人车采集的道路破损图像进行预处理,包括灰度化、灰度变换、图像平滑和图像锐化。进行图像预处理之后,研究了基于自适应滑动窗口的道路裂纹分割提取方法,来获取裂纹的二值图像。在此基础上,先针对裂纹的几何信息,并结合模板匹配原则,对裂纹进行了分类识别。然后根据形态学图像处理的相关理论算法,对裂纹做了量化分析,计算其长度、宽度以及面积；依据获得的裂纹对应参数信息,研究了基于模糊判决的道路破损程度评估算法。大量道路裂纹破损图像的测试结果验证了识别算法以及程度评估算法的有效性和稳定性。最后,设计实现了基于无人车的道路破损识别及程度评估系统,相关的系统实验结论可以为道路等级划分以及道路养护方案制定提供参考。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-8
目录  8-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 课题背景及研究意义  10-12
    1.1.1 课题的背景  10-11
    1.1.2 课题的研究意义  11-12
  1.2 道路破损图像的识别技术概述  12-14
    1.2.1 国外研究发展及现状  12-13
    1.2.2 国内研究发展及现状  13-14
  1.3 本文的主要研究内容  14
  1.4 本文的组织和结构  14-16
第2章 道路破损图像的采集和裂纹的处理  16-40
  2.1 道路破损的分类及特点  16-18
  2.2 道路破损图像的采集  18-19
  2.3 道路裂纹图像的处理流程  19
  2.4 道路裂纹图像的预处理  19-27
    2.4.1 彩色道路裂纹图像处理  19-20
    2.4.2 图像灰度化  20-21
    2.4.3 图像灰度变换  21-23
    2.4.4 图像平滑  23-25
    2.4.5 图像锐化  25-27
  2.5 道路裂纹图像的边缘检测  27-31
    2.5.1 边缘检测的原理  27
    2.5.2 经典的边缘检测算子  27-31
    2.5.3 裂纹图像边缘检测的要求  31
  2.6 道路裂纹图像的分割算法  31-34
    2.6.1 图像分割的定义  31-32
    2.6.2 图像分割的常用方法  32-34
  2.7 道路破损识别策略  34-39
    2.7.1 裂纹分割提取算法  35-36
    2.7.2 道路破损识别算法  36-39
  2.8 本章小结  39-40
第3章 道路裂纹的量化分析  40-52
  3.1 数学形态学图像处理  40-41
    3.1.1 膨胀和腐蚀运算  40-41
    3.1.2 开运算和闭运算  41
  3.2 道路裂纹参数的计算方法  41-44
  3.3 基于模糊判决的破损程度评估算法  44-51
    3.3.1 道路破损综合评判的基本概念及准则  45
    3.3.2 道路破损程度的综合评判  45-48
    3.3.3 模糊评判  48-51
  3.4 本章小结  51-52
第4章 基于无人车的道路破损识别及程度评估系统设计  52-67
  4.1 硬件设计  52-56
    4.1.1 无人车概况及主要性能参数  52-53
    4.1.2 图像采集系统参数设定  53-54
    4.1.3 测量精度的影响因素  54-56
  4.2 软件设计  56-59
    4.2.1 Visual C++6.0软件概述  56-57
    4.2.2 功能模块化处理  57-58
    4.2.3 工作流程  58-59
  4.3 实验及分析  59-65
  4.4 本章小结  65-67
总结与展望  67-69
参考文献  69-73
攻读硕士学位期间发表的学术论文  73-74
致谢  74

相似论文

  1. 基于CCD图像传感器的温度测量技术研究,TH811
  2. 基于FPGA的数字图像处理基本算法研究与实现,TP391.41
  3. 基于嵌入式图像处理单元的运动目标跟踪系统研究,TP391.41
  4. 机械臂视觉伺服系统的研究,TP242.6
  5. 数字图像处理在集装箱检测中的应用研究,TP274.4
  6. 半成型结构在休闲女装中的应用,TS941.2
  7. 基于视觉的番木瓜外观品质检测技术研究,S667.9
  8. 褪黑素的绿色合成方法研究,R914
  9. 基于机器视觉的光纤几何参数检测研究,TN253
  10. 羊绒与羊毛纤维鉴别系统的研究,TS101.921
  11. 车牌识别系统中车牌定位算法的研究,TP391.41
  12. 磁共振弥散加权及动态增强成像量化分析在乳腺病变诊断中的应用研究,R445.2
  13. 基于FPGA高清视频车辆检测系统的设计与实现,TP391.41
  14. 基于书面语的对外汉语阅读理解教学研究,H195
  15. 基于DSP的水稻杂草识别研究,TP391.41
  16. 生物细胞图像拼接方法研究,TP391.41
  17. DNA指纹图谱的自动识别与分析定位研究,TP391.41
  18. 基于CCD探测技术的棉花“三丝”自动剔除系统研究,TP391.41
  19. 基于Mandelbrot集图形的新型面料肌理设计方法,TP391.41
  20. 长春少儿外语学校课堂导入个案研究,H319
  21. 基于多核的数据并行编程平台的研究与实现,TP332

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com