本文關(guān)鍵詞： 三維光影模型 公路路面 裂縫 識別算法　出處：《西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對公路路面裂縫的自動化三維圖像識別技術(shù)的研究熱點(diǎn)問題,為有效提高裂縫識別算法的準(zhǔn)確率與可靠性,基于三維圖像提出利用三維光影模型(3D Shadow Modeling)來實(shí)現(xiàn)公路路面表面裂縫的自動識別新方法.該方法利用裂縫區(qū)高度低于周邊高度的特性,通過三維光影模型將裂縫投影為陰影區(qū),繼而通過對陰影的形態(tài)分析來識別裂縫,并采用連通域分析與線性形態(tài)分析方法,消除圖像噪聲.研究結(jié)果表明,采用本文提出的裂縫自動識別算法可以達(dá)到92.93%的路面裂縫自動識別準(zhǔn)確率.
[Abstract]:In order to improve the accuracy and reliability of crack recognition algorithm, the research focus of automatic 3D image recognition of pavement cracks is discussed. 3D Shadow Modeling based on 3D Image. The method uses the characteristic that the crack area height is lower than the peripheral height. The cracks are projected into shadow regions by 3D light and shadow models, and then the cracks are identified by morphological analysis of shadows, and the connected domain analysis and linear morphological analysis are used to eliminate image noise. The automatic crack recognition algorithm proposed in this paper can achieve the accuracy of 92.93% pavement crack recognition.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院;道路工程四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51308477,U1534203) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2682015CX091)
【分類號】：U418.6;TP391.41

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本文編號：1492701