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基于特征分析的图像式地铁隧道裂缝检测方法研究: 收藏
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引用; 《铁道科学与工程学报》2019年第11期16卷 2791-2800页; 作者：张振海尹晓珍王阳萍闵永智兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心甘肃兰州730070; 地铁隧道表面裂缝的自动检测技术是当下一个重要的研究方向。通过设计基于机器视觉的隧道裂缝自动检测系统来对裂缝进行识别,针对地铁隧道表面普遍存在的光照不均匀、噪声污染严重、对比度低等问题,依次采用Mask均光与灰度级腐蚀相结合...; 地铁隧道表面裂缝的自动检测技术是当下一个重要的研究方向。通过设计基于机器视觉的隧道裂缝自动检测系统来对裂缝进行识别,针对地铁隧道表面普遍存在的光照不均匀、噪声污染严重、对比度低等问题,依次采用Mask均光与灰度级腐蚀相结合的方法对图像进行增强处理,采用高斯-快速中值滤波算法滤除大量噪声,采用基于边缘信息的二次改进Otsu方法对裂缝图像进行有效分割,最终得到裂缝区域完整且噪声区域较少的二值图像。采用投影和阈值结合的方法判定裂缝种类,获取裂缝的长度、宽度及面积等特征指标来实现对裂缝的检测识别。研究结果表明:所提出的算法对普通裂缝的识别率达93%以上,对于地铁隧道表面裂缝识别准确率可达83%,验证了本文算法的有效性。; 来源：详细信息评论

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