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文 献 综 述 高速公路指“能适应年平均昼夜小客车交通量为25000辆以上、专供汽车分道高速行驶、并全部控制出入的公路”。20世纪30年代西方一些国家开始修建，60年代以来世界各国高速公路发展迅速。高速公路是经济发展的必然产物。现在 我国高速公路的通车里程已居世界第二，这在很大程度上又推动了国民经济的发展。随之 而来的是公路路面检测技术水平也需要往自动化、高效化、准确化发展,才能满足国民经济和人们日常生活的需要。 目前裂痕类病害仍是公路路面的主要病害之一在公路养护过程中，如果能够在裂痕 出现的初期就能够被发现，并实时跟踪它的发展情况，那么维护的费用和工作量就将大大降低。传统的公路路面裂痕检测技术是基于人工视觉检查。人工检测方法效率低、投资大、工作强度大、检测速度慢、精度较低，并且在高速公路上进行人工检测时，检测人员的人身安 全也受到了影响。因此，国内外都在进行公路路面裂痕自动检测技术的研究，力求实现对 路面裂痕进行快速、高效地自动检测、分析和统计。这样不但能够为公路管理和养护部门的 决策提供科学的依据，还可以提高公路养护部门的工作效率，减轻公路养护人员的劳动强度。 下面是对在本次毕业设计中所涉及内容的简单介绍。 1.裂痕的分类 1.1 龟状裂痕 龟状裂痕是沥青路面最为普遍的一种裂缝形式，在路面上表现为相互交错的小网格状裂缝，其形状类似乌龟背壳而被称为龟状裂痕。疲劳损坏是产生龟状裂痕的最主要原因。一开始是沿轮迹带出现单条或多条不规则的小裂缝，而后在裂缝间出现横向和斜向连接缝，形成裂缝网。遇到路面结构局部软弱的情况，在少量重复荷载甚至一次荷载作用下，也会产生局部小面积的龟状裂痕。龟状裂痕继续发展往往就会产生坑槽，影响路面行驶舒适性和安全性。 1.2块状裂痕 块状裂痕表现为纵向和横向裂缝的交错而使路面分裂成近似成直角的多边形大块，块状裂痕的网格在形状和尺寸都有别于龟状裂痕。块状裂痕产生的主因是材料，它主要是由面层材料的低温收缩和沥青老化所引起。块状裂痕可能出现在整个路面宽度内，范围较大。块状裂痕的裂缝深度一般仅限于路面表面，对路面承载能力和功能性能都没太大影响。
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1.3纵向裂痕 纵向裂痕是与道路中线大致平行的单条裂缝，有时伴有少量支缝。纵向裂痕产生的主要原因之一是疲劳损坏。在重复荷载作用下，路面承载能力逐渐不足，就会在经常承受荷载的路面轮迹带处首先产生多条平行的小纵裂，逐渐发展就会成为龟状裂痕。由于不均匀沉降和裂缝的反射作用也会在路表产生纵向裂痕。混合料摊铺时纵向施工搭接质量不好，或者老路面层纵向裂痕的反射作用，往往会在路面的中线处产生纵向裂痕，根据纵向裂痕发生的位置、严重程度，可以帮助判断纵向裂痕发生的原因。 2.裂痕检测系统的设计 就目前国内外的研究形势而言，基于图像分析的方法是使用最为普遍的一种。它一般都是先对图像做增强等预处理工作，再通过阂值分割等方法提取目标，最后进行目标信息的识别分类。但由于路面图像的特殊性和裂痕目标的弱信号性，虽然近几年来不断有研究者提出很多不同的处理方法，但却一直没有一个通用的有效方法能够检测出各种的路面裂痕信息。公路路面裂痕检测的目的就是对公路路况进行高速采样，经处理后提取路面裂痕的信息，为制定公路路面养护计划提供科学的理论依据。从功能上可分为以下几个部分:路况图像信息采集、图像预处理、裂痕目标信息的提取、裂痕目标识别、路面破损状况评估五个部分 3.如何检测裂痕 3.1图像分割技术 公路路面裂痕图像处理技术主要建立在图像分割技术基础之上。图像分割是计算机视觉领域中的一个重要内容之一，是实现自动图像分析和模式识别的基础。图像分割质量的优劣、区域界限定位的精度直接影响后续的区域描述以及图像的分析和理解。目前有许多图像分割的方法，但是实践证明，提高图像分割效果的途径之一是将一些分割算法组合起来形成一个系统，根据图像的特点，分层次有针对性地使用不同的分割算法。
3.2图像分割方法 (1)阂值分割方法; (2)边缘检测方法; (3)区域提取方法; (4)结合特定理论工具的分割方法。 其中我们将重点使用第二种方法也就是边缘检测方法 3.3边缘检测方法介绍 边缘检测分割法是先检测图像中的边缘点，然后按一定策略连接成轮廓，从而构成分割区域。边缘是指图像局部特性的不连续性，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间，可以通过求一阶、二阶导数检测得到边缘信息。边缘检测的原理是由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值较高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度， 通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。在数字图像处理实际应用中主要是利用差分近似微分来进行计算，故边缘的检测常借助于空域微分算子通过卷积完成。 4.参考文献 [1]红网.中国公路总里程破400万公里高速公路居世界第二〔z]. http://hn.rednet.cn/c/201I/04/29/2246499.htm, 2011-4-29. [2]盛安连.路基路面检测技术【M].北京:人民交通出版社，1996. [3]H. D. Cheng, M. Miyojim. Automatic Pavement Distress Detection System [J].Journal of Information Sciences, 1998(108):219-204. [4]J. A.Acosta. Pavement Surface Distress Evaluation Using Video Image Analysis[D].Case Plestern Reserve University, 1994. [5」田继胜.国内外公路路面快速检测技术的发展【J].筑路机械与施工机械化，2008(1)：21-23. [6]付扬. 光电检测技术与应用.北京：北京航空航天大学出版社,2006.3 [7]赵宏处理与分析.北京：机械工业出版社,2007.4 [8]刘文耀.数字图像采集与处理.北京：电子工业出版社,2007.8 [9]夏德深,傅德胜.现代图像处理技术与应用.南京：东南大学出版社,2001.3 [10]闫敬文.数字图像处理MATLAB版.北京：国防工业出版社,2007.2 [11]闫敬文.数字图像处理技术与图像图形学基本教程.北京：科学出版社,2002 [12]罗文超.MATLAB在图像边缘检测中的应用:[学位论文],中国高新技术企业,2007(14) [13]李捷,唐星科,蒋延军.几种边缘检测算法的比较研究: [学位论文],信息技术,2007,31(9) [14]张虹,杨平乐,孔莉芳.图像边缘提取技术的分析及优化: [学位论文],微计算机信息,2007(33) [15]徐献灵,林奕水.图像边缘检测算法比较与分析: [学位论文],自动化与信息工程,2007,28(3) |
