摘要：提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。实验表明,该方法可较好地分割路面破损图像。

摘要：路面图像采集和二值化是路面破损自动分析的基础。构建了高分辨路面图像自动采集系统,实时采集、存储路面图像,采用直方图分析法将道路标线从路面图像的背景中去除。在路面图像二值化中,采用分块处理策略。首先利用子块图像灰度方差与标准子块好路面图像灰度方差以及该子块图像灰度方差均值的比值描述路面子块图像特征,并采用在线学习的方法设计路面子块图像模式分类器;其次利用子块图像模式的连通性,有效描述路面破损在空间上的连续性,进而去除路面破损图像误判的子块模式;最后采用最佳阈值法将所有路面破损子块图像二值化,实现整幅路面图像的二值化。实验结果表明,该文算法可有效分割路面破损图像。

摘要：提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。设计了基于BP神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。并将路面破损图像子块模式矩阵的不变矩作为路面破损图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器。最后进行了路面破损图像识别试验,识别率达到83 3%。

摘要：针对传统基于CPU平台的路面破损检测系统难以满足实时性和计算性能的问题,利用随机游走算法对梯度信息的敏感性,将其应用于路面破损图像特征提取,并基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件平台进行设计与实现。硬件设计中采用阵列结构的滤波器完成主要的运算,并行化和流水的滤波器有效地利用了算法内在的并行性和FPGA本身的并行结构。仿真结果表明,算法在提高路面破损检测率的基础上,满足路面检测系统对实时性的要求。

摘要：提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法 .将路面图像等分为 64× 64像素的子块图像 ,并用灰度方差值描述子块图像特征 .设计了基于 BP神经网络的子块图像模式分类器 ,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果 .并将路面破损图像子块分布特征作为路面破损图像的整体特征 ,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器 .最后进行了路面破损图像识别试验 ,识别率达到 96.7%

摘要：从车辆超限超载治理、路面结构优化两处着眼,采用轴载换算公式以及重量分割推算方法,对超限超载货物运输所造成的路桥破损做了合理、深入的研究。在借鉴国外治超工作有益经验以及路面结构设计先进理念的基础上,提出了切实可行的对策和建议。

摘要：提出一种路面破损图像实时检测的实现方法。对高速采集的路面图像去模糊后再进行裂纹特征分析,设计了一种基于邻域像素灰度值比较的特征快速提取方法,利用邻域相关及连贯性等知识智能去除虚假裂纹,从而提取真实裂纹信息。大量采集的图片的处理结果表明,该方法可实时快速检测路面破损信息,具有较强的鲁棒性和实际应用性。

摘要：人工目测丈量的路面破损状况调查方法费工费时 ,危险性大 ,评价结果的准确性及重现性低 ,这促使人们研究路面破损自动调查与评价技术。文中介绍了现有系统的设计、硬件性能和特点、实施的情况及系统研究和开发的前景等方面的内容。

摘要：目前路面破损状况调查方法多采用人工调查的方法,费工费时,危险性大,评价结果的准确性及重现性低,这促使人们研究路面破损自动调查与评价技术。介绍了现有系统的设计、硬件性能和特点、实施的情况及系统研究和开发的前景等方面的内容。

摘要：该文通过对海宁市东西大道沥青路面病害情况的调查,分析造成半刚性基层沥青路面基层疲劳破坏的主要原因。据此提出了防止路面破损的改进措施;设计阶段调查交通量时,要充分考虑转移交通量和超载因素,并且有余地;面层应采用抗车辙、抗浸水的改性沥青和SMA混合料;半刚性基层上最好铺一层土工合成材料。