[发明专利]基于图像分割的破损道路检测装置无效
申请号: | 201210055687.X | 申请日: | 2012-03-04 |
公开(公告)号: | CN102663344A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 李萌 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学常熟研究院有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 215513 江苏省苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 分割 破损 道路 检测 装置 | ||
技术领域
本发明属于图像识别和自动控制领域,更具体地涉及一种基于图像分割的破损道路检测装置。
背景技术
路面质量对行车安全性、舒适性、经济性以及公路使用周期有重要的影响。随着公路交通运输业的发展,人们对公路路面质量及其养护提出了更高的要求。路面破损数据是路面养护管理中重要的数据之一,由于对路面管理缺乏系统的数据采集、评价,科学的养护决策及对路面破损的定量评价,造成养护资金的浪费、路面质量下降及使用费用增加。
为适应现代化、大规模、高速度和高质量的公路养护管理要求,许多交通部门都实施了路面管理系统,但是目前大多城市主要采用人工检测的方法获取数据,但人工检测效率低、耗时,而且现场检测存在不安全因素。因此,近些年来,国内外都十分重视路面检测装置的开发和应用。
国内外在路面检测技术方面的研究已经有30多年的历史,并且随着高新技术的发展在近些年里有所突破。根据各国的国情和需求,各国采用了不同的研究思路和方法,形成了不同风格和特点的检测技术和检测设备。法国生产的野外高速摄影、室内人工判读的路面破损检测车,该系统得关键技术是采用35mm摄影胶片,高速摄影机和车辆定位系统来实现同步摄影的数据采集,摄像机为车速的1/200,随着车辆行驶不断摄取路面影像,每个影响代表的路面长为6cm×4.6cm。检测一般在夜间进行,车前配照明设备。摄取的图像胶卷经过洗印,通过室内判读设备再现路面破损情况,技术人员据此判读各种路面病害,但是室内处理的工作量比较大,不能实现实时检测。
发明内容
1.本发明所要解决的技术问题。
道路检测的图像分割是把图像中的目标分为许多感兴趣的区域与图像各种物体目标相对应的过程,经过图像分割后才能将原始图像转化为更抽象、更紧凑的形式。
2.本发明解决上述问题的技术方案。
如附图1所示,破损道路检测装置包括CCD摄像机、图像分割模块、预警模块;CCD摄像机摄取道路图像后,经过图像分割模块处理判断破损道路后,传输到预警模块进行预警处理。
如附图2所示,图像分割模块包括图像预处理模块、畸变图像校正模块、路面破损图像划分模块、特征提取模块、图像识别模块;图像预处理后进行畸变图像校正,将标准化的图像数据传输到路面破损图像划分模块,通过路面破损图像划分模块将图像进行分割后,传输到特征提取模块提取特征,图像识别模块按特征识别道路破损情况。
图像预处理模块改善图像质量,包括图像增强和复原功能;其中增强功能将特征选择性突出,衰减不必要特征。
畸变图像校正模块校正CCD摄像机照射的里面破损图像产生的几何畸变。
路面破损图像划分模块分割后的图像尺寸小于等于20cm×20cm,并满足整幅路面子块图像窗口个数为2幂级数,子块像素小于等于64×64。
特征提取模块采用子块图像标准差矩阵描述路面图像特征。
图像识别模块采用人工神经网络分类器中的BP网络,网络学习过程包括正向传播和反向传播,正向传播时输入信息从输入层经隐含层加权处理传向输出层,经作用函数运算后得到的输出值与期望值进行比较,若有误差,则误差反向传播,经原先的连接通路返回,通过逐层修改各层神经元的权系数,减小误差,如此循环直到输出满足要求为止。
预警模块接收到图像识别模块输出的破损道路数据进行提示,确保操作人员了解道路破损情况。
图像分割后识别是路面破损自动检测的主要手段,通过将整幅路面图像分割处理方法,使得计算量大大减少,并且能够自动的探测道路破损情况。
附图说明
附图1为本发明的系统结构图。
附图2为本发明的图像分割模块结构图。
具体实施方式
破损道路检测装置包括CCD摄像机、图像分割模块、预警模块,CCD摄像机摄取道路图像后,经过图像分割模块处理判断破损道路后,传输到预警模块进行预警处理。
选用两个15帧/秒的CCD摄像机,要求车载系统的时速为60km/h,检测空间分辨率2mm/像素间距,地面到透镜顶点距离为1.8m。
图像分割模块包括图像预处理模块、畸变图像校正模块、路面破损图像划分模块、特征提取模块、图像识别模块;图像预处理后进行畸变图像校正,将标准化的图像数据传输到路面破损图像划分模块,通过路面破损图像划分模块将图像进行分割后,传输到特征提取模块提取特征,图像识别模块按特征识别道路破损情况。
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