基于混合密度因子的路面破损自动识别研究

作     者：肖旺新 严新平 张雪 XIAO Wang-xin;YAN Xin-ping;ZHANG Xue

作者机构：武汉理工大学智能交通系统(ITS)研究中心武汉430063 嘉应学院计算机系广东梅州514015 

出 版 物：《交通运输工程与信息学报》 (Journal of Transportation Engineering and Information)

年 卷 期：2005年第3卷第2期

页      码：19-26页

摘      要：路面破损分类成为限制路面破损自动检测的普及和发展的重要因素。本文在已提出的破损密度因子算法的基础上,进一步设计出了混合密度因子,得到一种基于图像子块分布特征的路面破损识别算法。通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性,并选择了另外一种路面破损分类算法来进行神经网络仿真对比。神经网络的训练样本是两组,测试样本也是两组,进行了四次仿真对比。四次仿真结果都显示混合密度因子算法有很高的识别率。

主 题 词：路面破损 密度因子 自动识别 混合 自动检测 识别算法 分布特征 基于图像 破损类型 训练样本 神经网络 网络仿真 分类算法 测试样本 仿真结果 子算法 识别率 四次 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-4747.2005.02.004

馆 藏 号：203833476...