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随着我国公路通车里程的快速增长,对公路的养护提出严峻的挑战。裂缝是公路病害的主要体现,自动化裂缝检测技术能够克服传统人工裂缝检测成本高、提取效率底、提取标准不统一的缺点,是当前裂缝提取技术的研究热点。因此,利用裂缝提取技术实现混凝土路面的自动化提取,具有重大的理论意义和广泛的应用价值。本文研究了国内外混凝土公路表面裂缝提取相关技术及其存在的优缺点,通过分析混凝土公路表面裂缝灰度、形状特征,针对现有算法提取裂缝的难点问题进行了进一步研究。主要研究工作包括:1.通过查阅国内外裂缝提取技术相关文献对现有裂缝提取方法进行分析对比,结合混凝土公路表面裂缝图像的灰度特征,实现混凝土公路裂缝图像的光照归一化处理;本文研究基于遗传规划的裂缝提取算法收敛速度慢的问题,通过改进遗传选择算子,在保证算法提取精度的同时,来加快算法训练时间。2.在遗传规划算法提取结果的基础上,本文采用改进的Zhang并行细化算法对图像进行细化,获得单一像素宽度无毛刺的裂缝骨架,根据骨架端点的特征,通过计算得到裂缝端点。研究改进渗流算法,通过以裂缝端点为锚点,不再进行裂缝像素的预估计,直接进行渗流算法的提取,能够极大降低算法的计算冗余,降低渗流模型参数设置的难度,实现快速地裂缝提取。3.本文深入研究混凝土公路表面坑洞、渗漏水等区域对裂缝提取的干扰;针对混凝土公路表面图像的特点,研究基于连通区域特征的噪声去除算法,尽可能地去除块状、团状等背景干扰;改进的基于区域延伸的连接算法,对裂缝单元交叉点进行局部细化,去除错误的强制连接,从而提高裂缝提取的精确性。4.研究基于遗传规划与渗流模型的混凝土公路表面裂缝提取算法,与随机结构森林、渗流模型、改进遗传规划等算法的性能与提取精度进行分析,来验证最终算法的有效性,完成混凝土公路表面裂缝提取系统的设计与实现,满足工程实际需求的裂缝自动化提取。最后,总结本文研究工作并展望未来研究方向。