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基于圖像識(shí)別的道路鋪面破壞研究

2021-04-24 13:05:16
關(guān)鍵詞:檢測(cè)

(廣東工業(yè)大學(xué) 廣東 510805)

1 前言

近年來(lái)國(guó)外單位在鋪面破壞上針對(duì)裂縫、坑洞識(shí)別都積極采用高科技及自動(dòng)化方式。日本、加拿大、美國(guó)等國(guó)家都發(fā)展出一套符合自己國(guó)內(nèi)自動(dòng)化鋪面裂縫、坑洞檢測(cè)系統(tǒng)。因此,如何將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于鋪面裂縫、坑洞識(shí)別系統(tǒng),同時(shí)配合簡(jiǎn)易迅速的鋪面檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)操作程序,加速檢測(cè)人員對(duì)于鋪面破壞識(shí)別速度以便進(jìn)行實(shí)地的路面破壞調(diào)查工作成為了當(dāng)前道路鋪面破壞研究的重點(diǎn)。現(xiàn)今國(guó)內(nèi)維修道路的工作大都需要眾多人力,道路維修人員為檢測(cè)道路使用情況,必須在車流量稀少或夜晚時(shí)段進(jìn)行檢測(cè)。因此,檢測(cè)速度非常緩慢且道路上檢測(cè)非常危險(xiǎn)。使用鋪面檢測(cè)車形式來(lái)做路面檢測(cè),不但能提高檢測(cè)效率,降低路面維修成本,讓行車更有保障。

目前鋪面表面破壞上使用圖像處理技術(shù),主要是針對(duì)鋪面裂縫的識(shí)別,且集中于縱向裂縫、橫向裂縫、龜裂及塊狀裂縫等。過(guò)去圖像處理技術(shù)已廣泛應(yīng)用在許多專業(yè)領(lǐng)域的檢測(cè)方面。

2 系統(tǒng)框架

本系統(tǒng)建議拍攝鋪面破壞所采用圖像處理方法,借由架設(shè)于車輛后端架子上的Line Scan CCD 拍攝道路鋪面,將拍攝的圖像存儲(chǔ)在工作站硬盤中,再將圖像讀出,最后經(jīng)由本文撰寫的鋪面破壞圖像軟件識(shí)別鋪面狀況。本文以直線沿著一般市區(qū)道路鋪面向前連續(xù)拍攝,獲取圖像過(guò)程屬即時(shí)拍攝方式,然后依據(jù)所拍攝的圖像作后處理的分析,其處理的圖像都屬2D 平面圖像。最后將鋪面損壞信息(裂縫、坑洞)匯整并且進(jìn)行鋪面損壞情形評(píng)估,本文圖像處理識(shí)別系統(tǒng)的工作流程如圖1 所示。

圖1 圖像處理和識(shí)別系統(tǒng)流程

本系統(tǒng)通過(guò)平均消息量(熵)的圖像處理技術(shù)應(yīng)用于鋪面裂縫、坑洞(人手孔)等識(shí)別處理,進(jìn)而提供鋪面損壞情形、長(zhǎng)度、寬度、面積、破損嚴(yán)重程度以及相關(guān)鋪面損壞信息,最后進(jìn)行PCI 指標(biāo)評(píng)分表作為判定鋪面品質(zhì)以簡(jiǎn)化人工操作上的不便,并可迅速獲得該路段的PCI 評(píng)分結(jié)果。鋪面破壞量化分為縱向裂縫、橫向裂縫、坑洞、龜裂及塊狀裂縫幾種,其分別計(jì)算縱、橫向裂縫長(zhǎng)度、坑洞面積及裂縫平均寬度的流程如下:

(1)縱向裂縫:

①細(xì)化后圖像像素(Pixels)累加。

②重建后圖像,計(jì)算其縱向剖面兩點(diǎn)之間的距離,累加所有的像素總數(shù)Pixels,并判斷其是否有交于兩點(diǎn),除上像幅Y 軸的長(zhǎng)度。

(2)橫向裂縫:

①細(xì)化后圖像像素(Pixels)累加。

②重建后圖像計(jì)算其橫向剖面兩點(diǎn)之間的距離,累加所有的像素總數(shù)Pixels,并判斷其是否有交于兩點(diǎn),除上像幅X 軸的長(zhǎng)度。

(3)坑洞:本文以2D 的圖像處理,故僅能計(jì)算坑洞破壞面積。

坑洞面積:計(jì)算坑洞面積的方式,本文僅計(jì)算由分割圖像矩陣所轉(zhuǎn)換出的次圖像值0 和1 像素總數(shù),因?yàn)?(破壞部分)代表鋪面破壞的Pixels 值個(gè)數(shù),及可求得坑洞面積。一般道路鋪面坑洞多為不規(guī)則形狀且坑洞周邊都有碎裂等情形,人工測(cè)量時(shí)必定有所誤差,若能提升測(cè)量正確率計(jì)算其圖像像素面積,便可以避免檢測(cè)人員不知如何測(cè)量的困擾。

(4)龜裂及塊狀裂縫:

欲將拍攝龜裂及塊狀裂縫的圖像進(jìn)行量化,因其破壞范圍屬區(qū)域性破壞形式,且其破壞內(nèi)容都為不規(guī)則性以及無(wú)明顯方向性,故相較于縱、橫向裂縫規(guī)則且具有方向性,其量化龜裂及塊狀裂縫等破壞長(zhǎng)度并非其重點(diǎn)的項(xiàng)目。計(jì)算重點(diǎn)在于求取破壞范圍內(nèi)各裂縫區(qū)塊的平均寬度,針對(duì)其平均寬度進(jìn)行破壞程度判別,進(jìn)而判定其嚴(yán)重等級(jí)(輕、中、重)。本文首先針對(duì)各區(qū)塊裂縫進(jìn)行分析,使用IMAQ-Particle Analysis 求算個(gè)別顆粒區(qū)塊的裂縫平均寬度,再計(jì)算所有顆粒的平均寬度,及該破壞的裂縫平均寬度。

3 系統(tǒng)驗(yàn)證

3.1 系統(tǒng)流程

圖2 為本文的程序系統(tǒng)的流程圖,本文使用Line Scan CCD 進(jìn)行路面拍攝工作,拍攝高度為2 米:以此得到最大鋪面破壞圖像面積為2048×1536(Pixels),并以60~80 公里時(shí)速拍攝道路鋪面。

圖2 程序流程圖

3.2 鋪面破壞圖像切割

本文讀取原始圖像相片的長(zhǎng)寬為多少像素后,并計(jì)算欲分割的X(Pixels)相片寬度,Y(Pixels)相片長(zhǎng)度。相片中經(jīng)過(guò)切割運(yùn)算N×N像素大小的次圖像(Sub Image),其中次圖像轉(zhuǎn)換為矩陣形式存儲(chǔ),同時(shí)并進(jìn)行二值化的工作。

3.3 鋪面破壞圖像識(shí)別

本文使用鋪面破壞圖像識(shí)別系統(tǒng)功能中的最佳灰階門檻值(熵)選項(xiàng),進(jìn)行圖像中各灰度值出現(xiàn)概率的計(jì)算與輸出其數(shù)據(jù)文件,針對(duì)鋪面破壞圖像物體(裂縫與坑洞)與鋪面完整部分作最佳分離門檻值。在識(shí)別過(guò)程中圖像會(huì)有噪聲與不清晰的圖像產(chǎn)生,依據(jù)濾波(Filter)、腐蝕(Erode)、擴(kuò)散(Dilate)等處理后,最后將識(shí)別圖像顯示于畫(huà)面上并且存儲(chǔ),圖3 為鋪面破壞識(shí)別結(jié)果。

圖3 橫向裂縫鋪面破壞識(shí)別結(jié)果

3.4 鋪面破壞圖像分類

本文進(jìn)行完圖像識(shí)別步驟后,接著執(zhí)行鋪面破壞圖像分類程序,在分類的過(guò)程中,加入標(biāo)簽形成標(biāo)簽圖像,同時(shí)并計(jì)算各標(biāo)簽的數(shù)量,經(jīng)過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)動(dòng)作后,在程序中進(jìn)行判斷分類為四種形式分別為無(wú)破壞(NO Cracking)、坑洞(Pothole)、為線性型(Linear)、接縫型(Joint)。

3.5 細(xì)化處理

本文首先讀取重建后的次圖像矩陣,在圖像中執(zhí)行該圖像大小的循環(huán)次數(shù),并在執(zhí)行過(guò)程中加入3×3 形式的濾波功能可提供有效的圖像識(shí)別,并進(jìn)行加總計(jì)算,將判別輸出結(jié)果存儲(chǔ)于暫存器(Buffer)中,讀取暫存器中圖像數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成完整圖像圖片,最后通過(guò)細(xì)化處理公式,將圖像骨架(Skeleton)顯示輸出。點(diǎn)選完畢后即可存儲(chǔ)細(xì)化后的鋪面破壞圖像。

3.6 鋪面破壞圖像信息

(1)首先將原始圖像轉(zhuǎn)換成矩陣形式,并計(jì)算圖像矩陣中 R,G,B 三種色彩像素值,并同時(shí)以直方圖的型式顯示其R,G,B 分布情形。

(2)執(zhí)行灰階圖像信息程序。

①首先將鋪面破壞圖像由圖像形式轉(zhuǎn)換成矩陣形式。

②采用RGB 轉(zhuǎn)換公式:Y=0.922R+0.578G+0.114B 意思就是若原圖像像素為(R,G,B),利用此轉(zhuǎn)換公式后取得適當(dāng)?shù)腨 值,該値當(dāng)作該像素的灰階值。

③將灰階值轉(zhuǎn)換成圖像形式,并經(jīng)過(guò)直方圖的表示將鋪面破壞圖像灰階值分布情形顯示出來(lái),作為鋪面破壞圖像分布圖。

4 結(jié)論

本文的鋪面破壞圖像識(shí)別系統(tǒng)的研究,以鋪面檢測(cè)車的型式將拍攝的破壞圖像進(jìn)行分析處理,以提升人為檢測(cè)的正確率,并維護(hù)檢測(cè)人員的人身安全。此系統(tǒng)以100 米為基準(zhǔn)進(jìn)行鋪面拍攝,并以鋪面狀況指標(biāo)(PCI)評(píng)比道路品質(zhì),迅速獲得該路段的評(píng)分結(jié)果。根據(jù)理論在進(jìn)行圖像識(shí)別過(guò)程中,識(shí)別的結(jié)果會(huì)受CCD 攝像機(jī)、拍攝的角度、高度、光源以及本身鋪面破壞條件所影響。因此,本文必須依賴提高像素量才能兼顧到精確度。

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