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期刊文章详细信息

基于空间聚集特征的沥青路面裂缝检测方法  ( EI收录)  

Asphalt Pavement Crack Detection Based on Spatial Clustering Feature

  

文献类型:期刊文章

作  者:张德津[1,2] 李清泉[1,2] 陈颖[3] 曹民[3] 何莉[4]

机构地区:[1]深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,深圳518060 [2]空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,深圳518060 [3]武汉武大卓越科技有限责任公司,武汉430223 [4]湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068

出  处:《自动化学报》

基  金:国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA112503);深圳市战略性新兴产业发展重大技术研究开发项目(JSGG20121026111056204)资助~~

年  份:2016

卷  号:42

期  号:3

起止页码:443-454

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20162002388362)、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:沥青路面裂缝自动检测是制约公路养护科学决策的最主要瓶颈.针对现有裂缝检测算法在大规模应用特别是广地域、多路况等复杂环境下算法稳定性、可靠性及实时性等方面存在严重不足问题.本文在观察大量实际工程路面图像基础上,对路面裂缝特征进行全新定义,提出了一种基于空间聚集特征的沥青路面裂缝检测方法,参考裂缝的空间分布、灰度、几何等特征,以子块图像为处理单元,采用逐步求精的策略对子块图像进行分割,快速定位空间聚集区域,再对聚集区域进行评估得到信度高的裂缝候选区域;最后以裂缝候选区域为种子区域,在准确估算裂缝发展趋势的基础上,结合裂缝片段聚集及相似性等特性,去除噪声同时合并连接断裂的裂缝,实现了裂缝区域较为完整的检测.通过测试多路况、多采集环境下近万样本,并采用不同的方法对测试结果进行评估,结果显示,算法对不同类型路面图像中具有不同特征的裂缝区域均具有良好的检测性能,裂缝定位准确性达到95%以上,裂缝区域检测的完整性达到90%以上.

关 键 词:沥青路面 裂缝 聚集区域  候选区域  发展趋势  

分 类 号:U418.6]

参考文献:

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同被引文献:

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