路面病害圖像自動分類方法研究.pdf

1、基于圖像的路面病害自動識別和分類，一直是圖像處理和模式識別領(lǐng)域內(nèi)的一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作，對高速公路路面的維修和養(yǎng)護(hù)，具有很好的指導(dǎo)作用。本文基于江蘇省自然基金項(xiàng)目：路面圖像中病害信息檢測、分類與度量方法的研究。 本文以路面病害的二值化圖像作為研究對象，主要研究了路面圖像的特征提取方法和分類方法。通過對路面病害圖像的分析，在前人研究結(jié)果的基礎(chǔ)上，針對路面病害圖像特殊的紋理特點(diǎn)，將小波變換多分辨率分析引入路面病害圖像分類，以圖像二層

2、小波分解后七個(gè)子頻帶的小波能量作為描述圖像的特征，并用具有不同核函數(shù)的支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類，取得了很好的分類效果，能夠準(zhǔn)確的區(qū)分出橫向裂縫、縱向裂縫、網(wǎng)狀裂縫、塊狀裂縫和坑槽等五類病害。在分類準(zhǔn)確度上要優(yōu)于Proximity算法和混合密度因子法。鑒于路面病害的檢測和分類是件非常耗時(shí)的工作，我們設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單有效的可以協(xié)調(diào)多臺計(jì)算機(jī)同時(shí)處理病害的分布式計(jì)算平臺。該平臺以任務(wù)的動態(tài)分配為中心，具有結(jié)構(gòu)靈活、負(fù)載均衡等特點(diǎn)，可以滿足實(shí)際檢