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一 种路面损坏状况的数字图像识别方法——赵明宇 孙立军 一 种路面损坏状况的数字图像识别方法 赵明宇 孙立军 (同济大学 上海 201804) 摘 要 有效、及时地收集路面损坏数据是进行路面维修管理的基础。文章阐述了一种路面 损坏状况的自动图像识别方法。该方法基于CCD摄像机采集到的图像，进行矢量化处理，可进行裂 缝类型的区分与严重程度的辨别。 关键词 路面损坏；路面管理；图像识别 中图法分类号：U491 文献标识码：A 20世纪80年代，各发达国家如日本、美国、法 正态分布。而双峰之间的谷值就可以作为临界值， 国等由于路面管理的需要，相继研发了各具特色 即阈值[2]。而对于现实的情况，要通过滤波、增强 的路面损坏状况自动采集设备和计算机识别系统 等手段对图像进行预处理，使得图像呈现较为理 软件。损坏采集的方法主要分为激光扫描和摄像 想化的状态。 机图像采集，这2种方法各具优点。激光扫描方法 1 矢量化处理 所得到的信号单一，干扰少，便于分析；而图像采 集法则更加直观，可以结合肉眼准确判定损坏的 子块标识后将黑色子块的总量记为Ⅳ ，使用 程度。总体来说，图像采集仪是当今国际上主流路 到的基本参数还有以下几个： 面损坏状态识别设备，研究的重点则是图像处理 P 一∑(ydf) P 一∑(xdf) 分析的具体算法。但是由于路面本身的多样性及 I 一∑( dr) I 一∑(z df) 路面损坏的复杂性，使得单一常规的图像处理算 法无法满足识别路面各种损坏的要求，而且路面 I 一∑(xydf) 图像的噪声干扰相当严重。所以，迄今为止的图像 式中：P 为对z轴的静矩；P 为对y轴的静矩；I 识别软件还没有达到能够识别路面所有损坏类型 为对z轴的惯性矩； 为对Y轴的惯性矩； 为惯 的要求，研究的成果也只限于对裂缝类损坏的识 性积。 别。裂缝类损坏可分为：纵向裂缝、横向裂缝、龟裂 灰度重心坐标为 和块裂。这几种裂缝的区别体现在裂缝的方向和 一 一 分布状况上。 根据移轴公式得到相对于重心的惯性矩及惯 图像处理的第1步是将图像划分为小的子 性积： 块，然后将有损坏的子块设为黑色，无损坏的设为 J 一 I 一 y Ⅳ 白色。子块划分的原则是要能够反应损坏的类型， ． J 一 I 一 X N 也要尽可能减低噪声的影响[】]，较为常用的是将 ． J y— I y— YGcXGcNⅥ 512×512的图像划分为16×16的子块。子块的标 最后得到重力线与惯性主轴的夹角 ： 识可通过以下的方法：大于阈值的像素点达到一 定数量的子块标为有损坏，其他标为无损坏。阈值