基于小波矩及SVM的湖南高速公路瀝青路面典型病害圖像識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、開展路況調(diào)查是掌握路況信息的基本方法,而病害的識別是路況調(diào)查的核心組成部分?,F(xiàn)階段路況中病害識別以人工上路識別為主,其識別成本高、識別速度慢、識別周期長、工作繁瑣、資金投入高等問題日益顯現(xiàn)。隨著高速公路的建設(shè)不斷進(jìn)行,投入運(yùn)營的路網(wǎng)總里程數(shù)不斷增加,路況調(diào)查任務(wù)越來越艱巨,傳統(tǒng)的工作方式已經(jīng)不能與現(xiàn)階段的養(yǎng)護(hù)需求相適應(yīng),研究科學(xué)化、智能化、系統(tǒng)化的路面典型病害識別技術(shù)勢在必行。本文以小波矩及SVM(Support Vector Mach

2、ine)為基礎(chǔ),以湖南省高速公路依托,研究瀝青路面病害圖像識別技術(shù),構(gòu)建高速公路瀝青路面典型病害圖像識別體系,并以湖南省湘潭高速公路2011及2012年瀝青路面病害圖像為實(shí)例,進(jìn)行高速公路瀝青路面典型病害圖像識別體系實(shí)例分析。本文在國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了深入研究分析,具體研究成果如下:
  (1)瀝青路面典型病害特征提取算法的選擇。對現(xiàn)今主流不變矩算法進(jìn)行研究,綜合考慮了各不變矩的抗噪能力、圖像細(xì)節(jié)提取能力等,對Hu矩、Ze

3、rnike矩、legendre矩、小波矩的原理進(jìn)行研究,并從中選擇出最適合用于提取瀝青路面典型病害圖像特征點(diǎn)的小波矩算法,為下一步圖像的特征分類打下基礎(chǔ)。
  (2)特征分類算法的選擇。對國內(nèi)外常用的特征分類算法進(jìn)行研究,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM的算法機(jī)理進(jìn)行了分析,并從中選擇出了最適合瀝青路面典型病害圖像特征的分類算法。并以(1)中的各不變矩陣所提取的特征點(diǎn)為基礎(chǔ),通過實(shí)驗(yàn)對學(xué)習(xí)時(shí)間、識別時(shí)間、識別精度等方面進(jìn)行分析比較,論證了S

4、VM與小波矩的優(yōu)越性。
  (3)建立了瀝青路面典型病害圖像識別體系。將路面典型病害識別分為四步:第一步,圖像信息的捕獲,對需要識別的圖像進(jìn)行采集;第二步,對圖像進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲與其他干擾并突出病害圖像主體、圖像分割等;第三步,選擇合適的小波基函數(shù),運(yùn)用小波矩算法提取出病害圖像的特征點(diǎn);第四步,首先對分類模型SVM進(jìn)行正負(fù)包樣本集訓(xùn)練,已經(jīng)訓(xùn)練好的分類模型在設(shè)置好參數(shù)后,通過己劃分好的超平面進(jìn)行特征識別,并得出最終識別結(jié)果。文

5、中詳細(xì)描述了預(yù)處理模型、特征提取模型及分類模型的建立步驟與理論方法,確定了在高速公路瀝青路面病害圖像的前提下,噪聲處理與圖像分割的方法、小波基的選取方法與小波基的選取原則、SVM初始參數(shù)的選擇方法等。
  (4)以湖南省湘潭高速2011及2012年瀝青路面病害圖像為原型,建立實(shí)驗(yàn)病害圖像樣本庫對SVM進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,然后通過小波矩提取特征點(diǎn),輸入到已訓(xùn)練好的SVM中進(jìn)行特征分類。最后用實(shí)驗(yàn)證明了(3)中所建立的高速公路瀝青路面典型病

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