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公开(公告)号：CN112085699B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010758744.5
申请日：2020-07-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维图像的路面裂缝提取方法，首先，对预先获取的原始裂缝图像进行预处理，并进行分块处理；其次，在候选点集合中的任意相邻候选点间利用改进后的迪杰斯特拉算法找到连接二者且代价最小的路径，并利用代价阈值进行筛选，得到最小路径集合；然后，检测出残存的三类伪劣缝：伪环，伪分支和伪短裂缝，并进行剔除，提炼出单像素宽的裂缝骨架；最后，将现有裂缝像素点作为种子点，令其向周边生长，将当前裂缝骨架附近与骨架相邻且满足缝宽灰度阈值要求的像素点纳入裂缝范围，以拓展得到真实宽度的裂缝区域。本发明提出克服了背景噪声和路面污点对裂缝提取的干扰，改善了提取精度，具有计算效率高，鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN109632822A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811594351.4
申请日：2018-12-25
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01N21/95 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G06T7/0004 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/187 , G06T2207/20081 , G06T2207/30256
Abstract: 本发明公开了一种准静态高精度路面破损智能识别装置，包括动力系统、路面信息采集系统、数据处理系统及供电系统，所述动力系统至少包括电动直线丝杆模组；所述路面信息采集系统包括线阵相机、图像采集卡、面阵相机、千兆以太网卡、线激光器、旋转编码器及工控机；所述数据处理系统包括裂缝识别模块、裂缝分类模块、路表三维重构模块及路面构造深度计算模块；所述供电系统分别与动力系统、路面采集系统及数据处理系统相连接，为检测装置提供电力，在获取高精度路表图像的基础上结合数字图像处理技术，进行裂缝特征参数提取，采用人工智能中机器学习的方法实现沥青路面裂缝智能分类，从而实现快速高效地检测沥青破损路面。
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公开(公告)号：CN109584286B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN201910059293.3
申请日：2019-01-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广义回归神经网络的沥青路面构造深度计算方法，采集制备的混凝土试件铺砂前后表面二维图像，根据二维图像灰度值重构路面纹理三维模型，以数字图像处理技术计算铺砂图像的铺砂平面，同时该铺砂平面也是路面纹理三维模型的基准面，采用最小二乘法拟合基准面以上路面纹理三维模型并生成拟合曲面，根据积分法计算基准面两侧与三维模型间的体积，体积与路面纹理三维模型在水平面的投影面积之比即为沥青混凝土试件图像的平均高程Ha，以试件图像的平均高程Ha、极值、灰度均值为广义回归神经网络的输入样本，路面实际构造深度为输出样本进行神经网络模型训练，用训练后的模型预测路面构造深度，预测精度达90%以上。
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公开(公告)号：CN112085699A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010758744.5
申请日：2020-07-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维图像的路面裂缝提取方法，首先，对预先获取的原始裂缝图像进行预处理，并进行分块处理；其次，在候选点集合中的任意相邻候选点间利用改进后的迪杰斯特拉算法找到连接二者且代价最小的路径，并利用代价阈值进行筛选，得到最小路径集合；然后，检测出残存的三类伪劣缝：伪环，伪分支和伪短裂缝，并进行剔除，提炼出单像素宽的裂缝骨架；最后，将现有裂缝像素点作为种子点，令其向周边生长，将当前裂缝骨架附近与骨架相邻且满足缝宽灰度阈值要求的像素点纳入裂缝范围，以拓展得到真实宽度的裂缝区域。本发明提出克服了背景噪声和路面污点对裂缝提取的干扰，改善了提取精度，具有计算效率高，鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN110929757A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911014870.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面裂缝类型快速分类方法，基于工业相机采集沥青路面二维图像，采用二维图像识别技术实现裂缝快速分类。首先采用采用非局部均值去噪法去除图像中孤立噪声点，然后根据方向可调滤波器选取不同角度滤波后的最大值做为滤波结果，并生成裂缝轮廓图，对裂缝轮廓图采用辅助otsu法分割裂缝生成二值图像，去除二值图像中小于阈值的连通域，得到最终的分割结果，最后在x与y轴两个方向上积分投影，根据积分投影的特点分类裂缝类型，基于机器视觉与二维图像识别技术，给出了裂缝分类的结果，取得了良好的效果。本发明是一种裂缝快速分类方法，显著减少分类所需的时间，极大地提升沥青路面裂缝病害的检测速度。
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公开(公告)号：CN110956183B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911065192.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面裂缝形态提取方法，主要包含以下内容：1.通过用原图像减掉不均匀光照背景图像获得整体光照均匀图像，便于阈值选择；2.采用小波变换选择适当阈值区分高频低频信息，突出裂缝边缘与细小颗粒点的细节信息，弱化背景信息，对增强后的裂缝图像进行闭运算；3.遍历图像连通域，根据裂缝特点去除非裂缝连通域，获得裂缝增强图像。本发明提出的沥青路面裂缝图像处理方法明显改善了图像提取效果，针对裂缝特点减少噪声的干扰，计算效率较高，并具有较强的鲁棒性，匀光后便于对图像进行批量处理，应用于路面裂缝病害的自动识别与分类，提高了沥青路面裂缝病害的识别精度与统计效率。
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公开(公告)号：CN110929757B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911014870.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面裂缝类型快速分类方法，基于工业相机采集沥青路面二维图像，采用二维图像识别技术实现裂缝快速分类。首先采用采用非局部均值去噪法去除图像中孤立噪声点，然后根据方向可调滤波器选取不同角度滤波后的最大值做为滤波结果，并生成裂缝轮廓图，对裂缝轮廓图采用辅助otsu法分割裂缝生成二值图像，去除二值图像中小于阈值的连通域，得到最终的分割结果，最后在x与y轴两个方向上积分投影，根据积分投影的特点分类裂缝类型，基于机器视觉与二维图像识别技术，给出了裂缝分类的结果，取得了良好的效果。本发明是一种裂缝快速分类方法，显著减少分类所需的时间，极大地提升沥青路面裂缝病害的检测速度。
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公开(公告)号：CN110956183A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911065192.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面裂缝形态提取方法，主要包含以下内容：1.通过用原图像减掉不均匀光照背景图像获得整体光照均匀图像，便于阈值选择；2.采用小波变换选择适当阈值区分高频低频信息，突出裂缝边缘与细小颗粒点的细节信息，弱化背景信息，对增强后的裂缝图像进行闭运算；3.遍历图像连通域，根据裂缝特点去除非裂缝连通域，获得裂缝增强图像。本发明提出的沥青路面裂缝图像处理方法明显改善了图像提取效果，针对裂缝特点减少噪声的干扰，计算效率较高，并具有较强的鲁棒性，匀光后便于对图像进行批量处理，应用于路面裂缝病害的自动识别与分类，提高了沥青路面裂缝病害的识别精度与统计效率。
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公开(公告)号：CN109584286A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910059293.3
申请日：2019-01-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广义回归神经网络的沥青路面构造深度计算方法，采集制备的混凝土试件铺砂前后表面二维图像，根据二维图像灰度值重构路面纹理三维模型，以数字图像处理技术计算铺砂图像的铺砂平面，同时该铺砂平面也是路面纹理三维模型的基准面，采用最小二乘法拟合基准面以上路面纹理三维模型并生成拟合曲面，根据积分法计算基准面两侧与三维模型间的体积，体积与路面纹理三维模型在水平面的投影面积之比即为沥青混凝土试件图像的平均高程Ha，以试件图像的平均高程Ha、极值、灰度均值为广义回归神经网络的输入样本，路面实际构造深度为输出样本进行神经网络模型训练，用训练后的模型预测路面构造深度，预测精度达90%以上。
