路面裂縫類(lèi)病害是多數(shù)路面破損的早期形式,及時(shí)對(duì)裂縫進(jìn)行檢測(cè)并進(jìn)行修補(bǔ)可以減少由于路面病害帶來(lái)的損失。科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展使自動(dòng)化路面病害檢測(cè)取代人工現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查成為了主要手段。路面三維高精度檢測(cè)系統(tǒng)的問(wèn)世與日漸成熟,為路面病害的自動(dòng)化調(diào)查開(kāi)辟了新天地。但目前的基于路面二維或三維圖像的識(shí)別算法不足以支撐全自動(dòng)化的路面病害識(shí)別技術(shù)。較為先進(jìn)的路面病害檢測(cè)系統(tǒng)仍采用自動(dòng)化的路面數(shù)據(jù)采集+人工病害識(shí)別的方式。因此,本文以高精度路面三維數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),并結(jié)合其特點(diǎn),將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、張量投票、圖像預(yù)處理、多尺度多方向圖像特征提取等理論知識(shí)應(yīng)用于路面裂縫圖像的去噪、裂縫區(qū)域提取和病害圖像分類(lèi)中,旨在進(jìn)一步提高路面裂縫區(qū)域提取精度以及路面裂縫分類(lèi)效果,豐富針對(duì)路面三維數(shù)據(jù)處理的理論研究,對(duì)推動(dòng)路面病害全自動(dòng)化檢測(cè)具有一定的工程意義。本文綜述了國(guó)內(nèi)外路面自動(dòng)化病害數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,并針對(duì)各類(lèi)路面裂縫自動(dòng)識(shí)別與分類(lèi)算法論述了其不足之處。通過(guò)總結(jié)歸納路面自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域目前存在的問(wèn)題,提出了本文的研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線,并展開(kāi)如下一系列的研究:1.針對(duì)高精度路面三維圖像的特點(diǎn),提出了判斷是否存在圖像拼接不平順的算法... 

【文章頁(yè)數(shù)】：122 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 路面檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 路面自動(dòng)化病害數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
        1.2.2 路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法
        1.2.3 路面裂縫分類(lèi)算法
    1.3 目前存在的問(wèn)題
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
第2章 路面三維檢測(cè)原理與系統(tǒng)集成機(jī)制
    2.1 三維激光檢測(cè)技術(shù)及應(yīng)用
    2.2 激光三角成像原理
    2.3 公路路面三維檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    2.4 公路路面檢測(cè)系統(tǒng)硬件集成
        2.4.1 激光-相機(jī)組件
        2.4.2 光電編碼器
        2.4.3 GPS定位系統(tǒng)集成
        2.4.4 行車(chē)記錄攝像機(jī)
        2.4.5 公路路面三維檢測(cè)系統(tǒng)的控制系統(tǒng)集成
    2.5 本章小結(jié)
第3章 路面三維圖像預(yù)處理
    3.0 引言
    3.1 路面圖像處理中常用的降噪算法
        3.1.1 空間域降噪算法
        3.1.2 變換域降噪算法
        3.1.3 其他降噪算法
    3.2 路面三維圖像預(yù)處理算法
        3.2.1 路面圖像的特點(diǎn)
        3.2.2 階躍消除
        3.2.3 強(qiáng)點(diǎn)狀噪聲去除
        3.2.4 圖像動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整
    3.3 本章小結(jié)
第4章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及算法
    4.1 引言
    4.2 多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練
        4.2.1 多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.2.2 多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.1 卷積層
        4.3.2 池化層
        4.3.3 全連接層
        4.3.4 Softmax分類(lèi)器
    4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青路面病害圖像分類(lèi)
    5.1 引言
    5.2 路面三維圖像訓(xùn)練庫(kù)的建立
    5.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害圖像分類(lèi)算法
    5.5 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
        5.5.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
        5.5.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)流程
    5.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
        5.6.1 確定試驗(yàn)指標(biāo)
        5.6.2 確定試驗(yàn)因素和水平
        5.6.3 制定試驗(yàn)方案及試驗(yàn)結(jié)果提取
    5.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)正交試驗(yàn)結(jié)果分析
        5.7.1 直觀分析
        5.7.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)優(yōu)化結(jié)論驗(yàn)證
    5.8 本章小結(jié)
第6章 瀝青路面裂縫病害提取方法
    6.1 引言
    6.2 基于SMFB的路面裂縫提取
    6.3 基于張量投票法的瀝青路面裂縫圖像增強(qiáng)
        6.3.1 張量分析的基礎(chǔ)知識(shí)
        6.3.2 基于張量投票的二值圖像裂縫增強(qiáng)
    6.4 裂縫圖像后處理
    6.5 試驗(yàn)結(jié)果
    6.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于激光三角法對(duì)透明平板厚度測(cè)量光線補(bǔ)償?shù)难芯考皯?yīng)用[J]. 楊桂栓,陳濤,張志峰.  中國(guó)激光. 2015(07)
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博士論文
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[2]基于二維圖像和深度信息的路面裂縫檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 黃建平.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于結(jié)構(gòu)光的公路路面裂縫檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 孫曉明.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[4]基于圖像分析的路面裂縫檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馬常霞.南京理工大學(xué) 2012
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碩士論文
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[3]自適應(yīng)方向提升小波圖像去噪及其實(shí)現(xiàn)[D]. 矯恒浩.西安電子科技大學(xué) 2009
[4]路面病害圖像自動(dòng)分類(lèi)方法研究[D]. 孫奧.南京理工大學(xué) 2008
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[7]路面病害圖像自動(dòng)分類(lèi)方法研究與分析[D]. 韓杰.南京理工大學(xué) 2007
[8]三維激光掃描技術(shù)及其工程應(yīng)用研究[D]. 董秀軍.成都理工大學(xué) 2007
[9]路面病害自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 胡曦.南京理工大學(xué) 2003



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