基于视觉的水泥路面病害检测方法PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：英红着
- 出 版 社：成都：电子科技大学出版社
- 出版年份：2014
- ISBN：9787564726584
- 页数：175 页
图书介绍：本书针对水泥路面传统人工检测效率低、可靠性差等缺点，利用图像和激光等计算机视觉技术，对水泥路面裂缝、错台、填缝料损识别等难题展开研究，实现水泥路面病害快速自动化检测方法，并开发相应的装备，从而为现代化的道路管养系统提供数据支撑，为改善我国水泥路面养护技术的落后面貌提供重要参考。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车底盘构造与维修下一篇：铁路信号基础设备维护检修 《基于视觉的水泥路面病害检测方法》目录 标签：病害 路面 水泥 视觉 检测
第1章 水泥路面病害检测系统概述1
1.1 研究背景1
1.2 国内外研究概况2
第2章 水泥混凝土路面图像特征10
2.1 总体灰度特征10
2.2 多尺度特征14
2.3 频域特征17
2.4 方向特征22
2.5 投影特征25
2.6 边缘特征26
2.7 本章小结30
第3章 水泥混凝土路面裂缝识别方法31
3.1 图像特征参数及目标提取方法31
3.2 区块修补区域识别方法37
3.3 修补裂缝识别方法39
3.4 新生裂缝识别方法48
3.5 识别结果61
3.6 本章小结63
第4章 裂缝类型的识别64
4.1 裂缝类型64
4.2 裂缝类型的判据65
4.3 类型识别精度72
4.4 本章小结72
第5章 接缝填缝料损坏的识别及评价73
5.1 接缝定位73
5.2 填缝料损坏识别和分类78
5.3 填缝料评价指标SPI86
5.4 实施难点89
5.5 本章小结89
第6章 激光断面仪错台估算方法91
6.1 激光断面仪简介91
6.2 纵断面高程曲线错台估算方法93
6.3 国际平整度指数IRI错台估算方法96
6.4 接缝附近竖向加速度错台估算方法97
6.5 本章小结104
第7章 双目视觉错台测量方法105
7.1 相机线性模型105
7.2 平面靶标法相机非线性标定107
7.3 双目视觉115
7.4 错台计算方法122
7.5 计算实例124
7.6 误差讨论126
7.7 双目视觉系统设计130
7.8 本章小结134
第8章 结构光视觉错台检测方法135
8.1 结构光视觉模型135
8.2 结构光视觉系统标定137
8.3 结构光视觉错台计算方法141
8.4 误差讨论142
8.5 结构光视觉系统设计143
8.6 几种错台检测方法的对比145
8.7 本章小结146
附录A1裂缝图像片段提取147
附录A2裂缝图像片段拼接148
附录A3裂缝曲线累加变向计算149
附录A4 “沥青拉丝”图像片段提取150
附录A5 “沥青拉丝”图像片段拼接151
附录A6 “沥青拉丝”曲线累加变向计算152
附录B填缝料神经网络验证样本153
附录C填缝料神经网络训练样本158
附录D调查路段填缝料完好性检测结果163
附录E调查路段错台、加速度和IRI的检测结果165
附录F标定用9个位姿的棋盘格靶标标定点图像坐标166
参考文献168
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摘要：本文以“基于视觉的水泥路面病害检测方法.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了该文档的主要内容，包括病害检测方法的原理、应用、优势以及未来发展趋势。通过对该文档的深入分析，旨在为水泥路面病害检测提供一种高效、准确的方法，为我国道路养护事业提供有力支持。
1、原理与基础
基于视觉的水泥路面病害检测方法主要利用计算机视觉技术，通过对路面图像的采集、处理和分析，实现对路面病害的自动检测。该方法首先通过高分辨率相机采集路面图像，然后利用图像处理技术对图像进行预处理，如去噪、增强等。接着，通过特征提取技术提取路面图像的特征，如纹理、颜色、形状等。最后，利用机器学习算法对提取的特征进行分类，从而实现对路面病害的检测。
该方法的原理主要包括以下几个方面：首先，通过图像采集获取路面病害的图像信息；其次，利用图像处理技术对图像进行预处理，提高图像质量；再次，通过特征提取技术提取路面病害的特征；最后，利用机器学习算法对提取的特征进行分类，实现病害的自动检测。
基于视觉的水泥路面病害检测方法具有以下特点：一是检测速度快，能够实时检测路面病害；二是检测精度高，能够准确识别各种路面病害；三是检测范围广，适用于各种路面病害的检测。
2、应用与优势
基于视觉的水泥路面病害检测方法在实际应用中具有广泛的前景。首先，该方法可以应用于道路养护部门对路面病害的检测，提高养护效率；其次，可以应用于科研机构对路面病害的研究，为路面病害的防治提供数据支持；最后，可以应用于企业对路面病害的检测，提高产品质量。
与传统的路面病害检测方法相比，基于视觉的水泥路面病害检测方法具有以下优势：一是检测速度快，能够实时检测路面病害；二是检测精度高，能够准确识别各种路面病害；三是检测范围广，适用于各种路面病害的检测；四是自动化程度高，能够实现无人化检测。
此外，基于视觉的水泥路面病害检测方法还具有以下优点：一是成本低，无需大量人力物力；二是操作简单，易于推广应用；三是数据存储方便，便于后续分析。
3、技术挑战与发展趋势
基于视觉的水泥路面病害检测方法在实际应用中仍面临一些技术挑战。首先，路面环境复杂多变，如何提高检测算法的鲁棒性是一个难题；其次，路面病害种类繁多，如何提高检测算法的泛化能力也是一个挑战；最后，如何降低检测成本，提高检测效率也是一个亟待解决的问题。
针对这些技术挑战，未来基于视觉的水泥路面病害检测方法的发展趋势主要包括以下几个方面：一是提高检测算法的鲁棒性，使其能够适应复杂多变的路面环境；二是提高检测算法的泛化能力，使其能够识别更多种类的路面病害；三是降低检测成本，提高检测效率，使其更加适用于实际应用。
此外，随着人工智能技术的不断发展，基于视觉的水泥路面病害检测方法有望与人工智能技术相结合，实现更加智能化的路面病害检测。
4、总结与展望
基于视觉的水泥路面病害检测方法是一种高效、准确的路面病害检测方法，具有广泛的应用前景。通过对该方法的深入研究和应用，有望为我国道路养护事业提供有力支持。
然而，基于视觉的水泥路面病害检测方法在实际应用中仍面临一些技术挑战，需要进一步研究和改进。未来，随着人工智能技术的不断发展，基于视觉的水泥路面病害检测方法有望实现更加智能化、高效化的路面病害检测。
总结：
本文对基于视觉的水泥路面病害检测方法进行了详细阐述，包括其原理、应用、优势以及未来发展趋势。通过对该方法的深入研究，有助于提高路面病害检测的效率和准确性，为我国道路养护事业提供有力支持。
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