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基于对比度受限自适应直方图多种路面裂缝检测与识别

         

摘要

传统的人工检测路面裂缝会造成人力资源浪费,且检测工人作业危险性和劳动效率等因素限制了路面裂缝的及时修补。本文提出了一种新的路面裂缝检测与识别方法:对来自车载系统拍摄的道路图片进行分析,通过对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)和中值滤波等去除图像中的噪声,利用形态学处理技术去除伪裂缝区域,并且根据投影信息完成对裂缝的标定、提取裂缝的骨架信息。对于不同路面的不同形状的裂缝,运用本文提出的算法,平均识别率达92%,能够较好地满足当前城乡路面裂缝检测的要求。

著录项

  • 来源
    《齐鲁工业大学学报:自然科学版》 |2018年第5期|P.27-31|共5页
  • 作者单位

    齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院;

    齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    裂缝识别; 骨架提取; 对比度受限自适应直方图均衡;

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