针对航拍沥青路面图像识别的噪声和干扰问题, 提出一种应用于航拍图像的路面裂缝识别算法。根据路面区域与路旁景观区域灰度级数分布不同, 采用多方向拟合的区域生长方法联合HSV颜色空间阈值进行路面区域分割, 提取包含完整裂缝信息的单通道路面; 再通过改进的形态学滤波剔除面积较大的干扰区域, 利用结合显著性分析的边缘检测算法识别路面的裂缝片段, 实现复杂裂缝与路面纹理噪声的区分; 自动筛选存在裂缝的图像, 针对裂缝可疑区域, 结合人眼辅助观察标记并计算其长度。结果表明, 该算法可有效剔除图像中的噪声和干扰, 较好地识别沥青路面的裂缝, 裂缝宽度的识别精度能达到9.7 mm, 分类识别准确率大于80.0%, 长度测量准确率大于75.0%。
2022-03-03 16:01:58
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基于MATLAB的混凝土桥梁路面裂缝识别系统，有GUI界面 有测试集，可用于毕业设计参考
2021-08-11 18:34:24
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沥青路面图像噪声污染多,随机性较强。针对传统路面图像在进行滤波、边缘检测等裂缝识别过程中,不能较好地识别裂缝信息且存在大量类似于裂缝的噪声污染问题,利用BP神经网络的学习性和容错性提出一种基于神经网络的裂缝识别方法。首先对沥青路面图像同态滤波增强后,将其分成32像素×32像素的小方格区域,然后提取小方格内图像参数与其邻域方格预测结果用于神经网络训练,最后将训练后的沥青路面图像小方格分为有裂缝和无裂缝两种,从而实现沥青路面裂缝的初提取。结果表明,该方法对沥青路面裂缝的识别率达到90%以上,能够较好地满足沥青路面裂缝识别的要求,是一种可行性较高的方法。
2021-05-04 14:07:09
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