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    • 10. 发明授权
    • 基于计算机视觉的沥青道路质量检测方法
    • CN117173661B
    • 2024-01-26
    • CN202311443139.9
    • 2023-11-02
    • 中铁五局集团成都工程有限责任公司
    • 俞辉陈小明谭泽意计旗槟刘麟轩
    • G06V20/56G06V10/762G06V10/26
    • 本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及基于计算机视觉的沥青道路质量检测方法,包括:根据沥青路面图像内像素点的裂缝宽度和裂缝长度以及灰度值,确定像素点的疑似裂缝特征值,以此区分正常像素点和疑似裂缝像素点,确定正常像素点的裂缝特征值。获取疑似裂缝像素点对应的参考连通域的边界毛刺数量和参考直线特征,再结合疑似裂缝特征值以及参考连通域内所有像素点的裂缝宽度,确定疑似裂缝像素点的裂缝特征值,从而确定替换灰度值,得到裂缝特征值图像,使用K均值聚类算法对裂缝特征值图像进行分割,得到裂缝区域。本发明通过沥青路面上裂缝的多个特征,得到裂缝特征值来替换单一的灰度值,以增强不同区域之间的区分度,提高分割效果。(56)对比文件Dejin Zhang等.An efficient andreliable coarse-to-fine approach forasphalt pavement crack detection.Imageand Vision Computing.2017,第57卷第130-146页.Hyunwoo Cho等.Image-Based CrackDetection Using Crack Width Transform(CWT) Algorithm.IEEE Access.2018,第6卷第60100-60114页.隋鹏飞等.基于机器视觉的矿井岩石裂缝识别算法.青岛科技大学学报(自然科学版).2022,第43卷(第6期),第109-118页.陈醉.基于计算机视觉的沥青路面裂缝图像处理算法研究.万方数据.2023,第1-113页.王德方等.基于改进K-means算法的不均匀光照下道路裂缝检测.计算机应用与软件.2015,第32卷(第7期),第244-247页.