变电站地面道路裂纹检测算法和应用研究Research and Application of Substation Ground Road Crack Detection Algorithms
高群,安晓澜,王芊芊,曹杰
摘要(Abstract):
我国地面裂纹检测主要依靠工作人员手工识别,具有时间长、劳动量大、检测不精确的缺点.为此开发了道路图像裂纹检测算法,主要分为四个步骤:图像分割、光照补偿、裂纹提取和裂纹识别.目前该算法能够对输入图像进行批量裂纹检测,并导出检测结果.利用该算法通过对浙江省交通投资集团提供的1000张图像进行检测,结果表明该检测算法对于所有裂纹来说,误检率为0.25,漏检率为0.04,f1数为0.842.
关键词(KeyWords): 道路工程;裂纹检查;光照模型;阈值分割;逻辑回归
基金项目(Foundation):
作者(Author): 高群,安晓澜,王芊芊,曹杰
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2019.05.006
参考文献(References):
- [1]覃荣贞.浅谈变电站混凝土道路施工方法[J].城市建设理论研究(电子版),2011(21):5.
- [2]陈齐平,肖强,张敏,等.基于多种算法的高速公路路面裂纹检测分析[J].公路,2018(6):25-27.
- [3]瞿中.基于图像处理的裂纹检测技术[M].北京:科学出版社,2016:102-167.
- [4]Sy N T,Avila M,Begot S,et al.Detection of defects in road surface by a vision system[C]//Electrotechnical Conference,2008.MELECON 2008.The 14th IEEE Mediterranean.IEEE,2008:847-851.
- [5]何靓俊.基于图像处理的沥青路面裂纹检测系统研究[D].西安:长安大学,2008.
- [6]Subirats P,Dumoulin J,Legeay V,et al.Automation of pavement surface crack detection using the continuous wavelet transform[C]//Image Processing,2006IEEE International Conference on.IEEE,2006:3037-3040.
- [7]Yamaguchi T,Hashimoto S.Fast crack detection method for large-size concrete surface images using percolation-based image processing[J].Machine Vision and Applications,2010,21(5):797-809.
- [8]Song K Y,Petrou M,Kittler J.Texture crack detection[J].Machine Vision and Applications,1995,8(1):63-75.
- [9]Zou Q,Cao Y,Li Q,et al.CrackTree:Automatic crack detection from pavement images[J].Pattern Recognition Letters,2012,33(3):227-238.
- [10]初秀民,王荣本,储江伟,等.沥青路面破损图像分割方法研究[J].中国公路学报,2003,16(3):11-14.
- [11]Zhang L,Yang F,Zhang Y D,et al.Road crack detection using deep convolutional neural network[C]//Image Processing(ICIP),2016IEEE International Conference on.IEEE,2016:3708-3712.