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正文內(nèi)容

畢業(yè)設(shè)計論文-基于圖像處理的公路裂紋檢測方法研究與實現(xiàn)(編輯修改稿)

2025-07-07 21:23 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 3。 21 傳統(tǒng)的邊緣算子 21 Canny 邊緣檢測 21 LOG 算法檢測 22 Prewitt 算子檢測 23 小波多尺度邊緣檢測 24 II 圖像邊緣檢測結(jié)果對比分析 25 第 5 章 結(jié)論 27 參考文獻(xiàn) 28 致謝 29 附錄 30 附錄 A 外文資料 30 附錄 B 程序清單 35 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 1 第 1章 緒 論 研究目的及意義 高速公路對國家和地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展起到了關(guān)鍵性的作用,儼然已成為衡量一個國家現(xiàn)代化程度的標(biāo)志,近幾年我國高速公路的建設(shè)十分迅速,據(jù)官方資料 [1]至 2021年年底,我國高速公路總里程已經(jīng)達(dá)到了 萬公里,位居世界第二位,而在“十一五”期間全國又新建成高速公路 萬公里,至此高速公路總里程達(dá)到 萬公里。一大批高速公路的建成,為沿線地區(qū)的經(jīng)濟騰飛做出了巨大貢獻(xiàn),促進(jìn)了國民經(jīng)濟的迅速發(fā)展,但是因為高速公 路暴露于大氣中,需長期承受著雨水的腐蝕、車輛的重壓、人為的破壞等等,因此養(yǎng)護(hù)工作就顯得格外重要,否則將嚴(yán)重影響到交通安全的狀況。在公路養(yǎng)護(hù)中,路面裂紋是衡量道路質(zhì)量最重要的一個指標(biāo),如果在裂紋出現(xiàn)的初期就能夠及時的發(fā)現(xiàn),并且對裂紋的發(fā)展情況給予實時的跟蹤,那么公路的養(yǎng)護(hù)費將會極大的減少,同時還能夠使得高速公路的行車安全得到保證。目前國內(nèi)主要是依靠人工來檢測高速公路的路況,已經(jīng)不能夠滿足高速公路的檢測要求,其主要的缺點有以下幾點 [2]: (1)人力耗費過大:基于人視覺的檢測需要依靠養(yǎng)護(hù)工人到現(xiàn)場,使用眼睛來觀察,然而一條高速公路里程數(shù)相當(dāng)可觀,因此工人的勞動強度過大。 (2)時間耗費過長:雖然投入巨大的人力,但是由于是基于人的視覺特性,因此速度依然很慢。 (3)精確度不高:判斷裂紋易受人的主觀因素影響,因此判定結(jié)果會因人而異。 (4)影響正常的交通:檢測路面病害時,需要將高速公路封閉,從而會影響到正常的交通。 (5)危險:盡管檢測路面病害時是封閉了車道,但是依然存在潛在的人身安全隱患。 (6)花費過高:因為投入了巨大的人力和時間,所以花費很高。數(shù)字圖像處理 [3],又稱計算機圖像處理,這是因為在一般情況下是用計算 機來處理,它是指先將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,然后再用計算機對其加工處理的技術(shù)。在二十世紀(jì)六十年代的初期,數(shù)字圖像處理成為一門學(xué)科,早期的數(shù)字圖像處理主要是為了提高圖像的質(zhì)量,從而可以大大改善人的視覺效果,從七十年代中期開始,人工智能、計算機技術(shù)伴隨著圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步的發(fā)展而得到快速的發(fā)展,數(shù)字圖像處理的技術(shù)開始向著更高層次發(fā)展,即計算機視覺,這種技術(shù)是利用計算機來模擬人類的視覺神經(jīng)系統(tǒng),通石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 2 過描述各種圖像來理解外面的世界。數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有 [4]:圖像編碼、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像分割,圖像描述 ,圖像識別等等。伴隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)、大容量的存儲器以及高性能 CPU 的不斷發(fā)展,使得基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂紋檢測技術(shù)成為可能,利用先進(jìn)的圖像采集技術(shù),對公路路面圖像采集,并將采集的數(shù)據(jù)存放到大容量的存儲設(shè)備中,可以離線也可實時的對采集到的圖像處理,當(dāng)然如果是實時的處理圖像,則會要求圖像處理的算法更高效,相關(guān)的硬件設(shè)備性能更好。利用上述的新技術(shù)應(yīng)用于公路裂紋的檢測,不僅可以節(jié)省勞動力、去除人的主觀因素影響,而且可以快速、準(zhǔn)確地對公路的路況進(jìn)行評價,顯然是路面裂紋檢測發(fā)展的必然趨勢。綜上所述基于數(shù)字圖像 處理技術(shù)的路面裂檢測技術(shù),是一門具有使用價值的高新興技術(shù)。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 高等級公路是國家現(xiàn)代化建設(shè)的重要基礎(chǔ)設(shè)施,它不但是交通現(xiàn)代化的重要標(biāo)志,也是國家現(xiàn)代化的標(biāo)志。從 1988年上海至嘉定高等級公路建成通車至今 17年間,中國高等級公路總體上實現(xiàn)了持續(xù)、快速和有序的發(fā)展,特別是 1998年以來,國家實施積極的財政政策,高等級公路得到快速發(fā)展,年均通車?yán)锍坛^了 4000公里,到 2021年底, 中國高等級公路通車?yán)锍桃殉^ 3. 4萬公里,繼續(xù)保持世界第二。隨著高等級公路里程的增加和使用時間的延長,公路的養(yǎng) 護(hù)任務(wù)勢必將越來越繁重;另外一方面,近年來許多公路建成后,受交通量迅速增長、車輛大型化、超載嚴(yán)重、行駛渠道化等影響,使高等級公路路面在使用過程中受到嚴(yán)重的考驗。為使高等級公路逐步進(jìn)入中修和大修期,養(yǎng)護(hù)工作必須向高科技、現(xiàn)代化方向發(fā)展。在整個公路養(yǎng)護(hù)工作中,路面養(yǎng)護(hù)工作是一個中心環(huán)節(jié),這是因為路面是直接承受行車載荷和自然因素作用的結(jié)構(gòu)層,關(guān)系著行車是否安全、快速、經(jīng)濟和舒適。因此,路面養(yǎng)護(hù)質(zhì)量是公路養(yǎng)護(hù)質(zhì)量考核的重點。 隨著公路網(wǎng)的擴大,已有公路的養(yǎng)護(hù)問題日漸突出。由于車荷載作用、外界環(huán)境影響以及施工中存在的 不足,路基路面必然會出現(xiàn)各種破損。路面破損對路面的承載能力、耐久性,對車輛的行駛速度、燃油消耗、行車舒適性、交通安全等造成不利的影響。裂紋類病害是公路路面的主要病害之一。路面裂紋是一種比較難估計的破損狀態(tài),如果能及早發(fā)現(xiàn)路面裂紋并及時處理,那么維護(hù)費用將大大降低。目前國內(nèi)檢測高速公路路況的手段主要是人工檢測的方法,通常由現(xiàn)場調(diào)查人員對破損位置及面積進(jìn)行測量和記錄,然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和歸類,并進(jìn)行存檔,以供評判。人工檢測方法效率低、工作強度大、檢測速度慢、精度較低,并且在高速公路上進(jìn)行人工檢測時,檢測人員的人 身安全也受到了影響。因此,研究高速公路路面破損自動檢測與識別技石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計 3 術(shù),從而高效、快速、準(zhǔn)確地對公路路況進(jìn)行評價不但能夠為公路管理和養(yǎng)護(hù)部門的決策提供科學(xué)的依據(jù),還可以提高公路養(yǎng)護(hù)部門的工作效率,減輕公路養(yǎng)護(hù)人員的勞動強度,具有重要的意義。 數(shù)字圖像處理的算法成千上萬種,但是數(shù)字圖像處理的對象和目的是各不相同的,在路面裂紋檢測技術(shù)中,最為核心的是就是基于數(shù)字圖像處理的路面裂紋檢測算法,研究的對象主要就是路面裂紋,近些年來國內(nèi)外為了研究路面裂紋的自動檢測技術(shù)投入了大量的人力和物力,已經(jīng)獲得了大量的成果。 常用的路面 病害圖像增強算法 [5, 6]主要有均值濾波、中值濾波和自適應(yīng)平滑濾波等等,但是這些算法缺乏對整幅圖像的理解,并且不能很好的保持住裂紋的邊緣。Chou 等 [7]利用模糊技術(shù)對路面裂紋圖像進(jìn)行了增強,去除了不均勻光照引起的圖像噪聲,但是不能保持裂紋的邊緣。馬長霞 [8]等提出基于 NSCT 的路面裂紋增強算法,不僅可以去除由不均勻光照等引起的噪聲,還可以保持裂紋邊緣,但是算法運行時間過長,不能滿足實時性的要求。 常用路面裂紋圖像分割算法主要有基于邊緣的分割算法(一階梯度算子、二階梯度算子 、 canny 算子),直方圖法等 ,但是因為圖像中的裂紋不明顯而效果不佳。 Tsai等提出 OSTU 閾值分割算法,但因為路面裂紋的背景和目標(biāo)大小之比有時過小,使得類間方差有可能呈雙峰性,從而使得 OSTU 法失效。周帆帆等提出使用區(qū)域增長的方法來分割,取得了不錯的效果。 熊和金等 [9]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對裂紋進(jìn)行分類,將網(wǎng)狀裂紋的面積以及周長作為的輸入特征。肖旺新等 [10]提出破損密度因子的概念,通過統(tǒng)計裂紋像素和背景像素的關(guān)系,然后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別分類,取得了良好的效果。王殉 [11]提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來判斷路面的損害程度,結(jié)合了路 面裂紋圖像的灰度、紋理等特征,經(jīng)實驗證明該算法的效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于人工判斷的方法。閆茂德等基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論,設(shè)計了一套裂紋預(yù)處理、分割、檢測、的方法,取得不錯的效果。 研究的主要內(nèi)容 本論文結(jié)合公路裂紋的特點,重點研究和對比實現(xiàn)圖像處理的公路裂紋檢測方法。研
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