一种优化双相扫描路面的三维裂缝曲面轮廓检测方法

    公开(公告)号:CN110926359A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201911069593.6

    申请日:2019-11-05

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种优化双相扫描路面的三维裂缝曲面轮廓检测方法,首先对路面三维图像数据矩阵进行滤波处理,得到去燥后的三维图像数据矩阵I;将滤波后的三维数据矩阵按行排列,对矩阵中每行数据批量进行水平处理,得到数据矩阵I1,再对矩阵中每列数据批量进行垂直处理,得到数据矩阵I2,然后将两个数据矩阵I1和I2,相加,得到矩阵I3;过滤矩阵I3,获得仅包含裂缝信息I4的二进制图像;最后进行裂缝检测定性分析和ROC曲线分析。该方法以曲线拟合与平滑操作相结合,利用平滑矩阵作为滑动窗算子对裂缝数据矩阵进行滤波,同时进行曲线拟合,得到PSP曲线。可以提高获得路面曲面的精度。

    一种路用粗集料棱角性量化方法

    公开(公告)号:CN109116002A

    公开(公告)日:2019-01-01

    申请号:CN201810667800.7

    申请日:2018-06-26

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种路用粗集料棱角性量化方法,包括输入集料棱角性检测系统得到的集料图像,集料图像灰度化等一系列处理,读取集料图像,采用M结构元素进行形态学集料骨架提取,得到集料边缘棱角的全部信息;初始化各个变量,形态学运算获取集料颗粒骨架图像;读取集料颗粒骨架图像,形态学闭运算进行集料骨架图像像素连接操作,并求骨架图像的大小利用形态学操作移除目标边界像素,组成图像的骨架,将集料骨架图像二值化,对每幅集料骨架图像棱角点数求和;以平均棱角点表征单个集料的棱角性,用平均棱角点和面积权值共同量化整批集料的棱角性。可实现对集料棱角性高效,精确的检测和定量分析,具有检测效率高,客观性强,检测成本低的优点。

    一种基于双尺度聚类算法的路面裂缝识别算法及系统

    公开(公告)号:CN104636750B

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201410787530.5

    申请日:2014-12-17

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双尺度聚类的路面裂缝识别算法及系统:计算机读取三维图像数据矩阵,得到二值化图像;按照从上到下、从左到右的顺序,采用八邻域搜索算法扫描二值化图像对应的数据矩阵,得到标记后的裂缝区域;在裂缝区域对应的椭圆,使用双尺度聚类算法进行裂缝聚类得到聚类后的裂缝区域;使用聚类后的裂缝区域所在的最小外接椭圆作为路面裂缝。本发明复杂度低、运行时间短、无需人工参与。将杂乱的裂缝数据局域使用线性拟合、模型构建的思想表征成为规则的、确定的数学表达式,从而降低的数据处理的复杂度;只需输入采集到的路面裂缝数据即可完成路面裂缝的检测,因此该算法检测效率高、速度快,具有一定的研究价值。

    基于视频流的路面裂缝动态检测方法

    公开(公告)号:CN107610092A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710648354.0

    申请日:2017-08-01

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了基于视频流的路面裂缝动态检测方法,包括以下步骤:步骤1,将道路路面的裂缝区域用一矩形框框在其中,利用车载运动相机采集含裂缝区域的道路路面视频,提取任一帧视频作为视频图像,对视频图像进行灰度化处理,得到灰度图像;步骤2,对灰度图像进行二值化处理,得到二值化图像;步骤4,对二值化图像中的裂缝区域进行区域生长算法处理,得到处理后的裂缝区域;骤5,将处理后的裂缝区域进行校正,得到校正后的裂缝区域;步骤6,计算校正后的裂缝区域中裂缝的面积。本发明克服了人工检测方法具有的劳动强度大、安全性低、行车受干扰、工作效率低和检测精确度较低的缺点。

    一种基于大数据聚类分析的隧道运营状态划分方法

    公开(公告)号:CN107451622A

    公开(公告)日:2017-12-08

    申请号:CN201710710261.6

    申请日:2017-08-18

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明涉及隧道工程领域,具体涉及一种基于大数据聚类分析的隧道运营状态划分方法。其地适应隧道运营状态动态变化要求并提供精准预测。本发明采用的方法步骤为:1):进行隧道运营监测实验,得到公路隧道运营状态多维空间;2):对监测样本数据集进行预处理,然后判断是否含有缺失值和噪声数据,对所有异常数据进行剔除;3):对划分为k个聚类的样本集计算其任一样本xi的轮廓系数,进而计算不同k个聚类下所有样本n的平均轮廓系数Sk并认定当Sk取最大值时所对应的k值为隧道运营状态最佳状态分类数;4):预置聚类个数为k,并应用FCM算法对隧道运营监测样本数据集进行聚类分析,得到所有样本对k个聚类的隶属度和k个聚类中心;5):根据隶属度最大原则,确定每个隧道运营监测样本对应的运营状态类别。

    一种沥青路面施工质量检测与评价方法

    公开(公告)号:CN104931331B

    公开(公告)日:2017-12-05

    申请号:CN201510214694.3

    申请日:2015-04-29

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明涉及一种沥青路面施工质量检测与评价方法,首先利用数理统计的方法,通过有序抽样并采集样本点的密度,确定沥青路面合理的检测点位,从而钻取圆柱形的芯样,同一组芯样所取位置之间的距离为20~30cm,然后开展车辙试验,通过动稳定度来评价沥青路面的抗车辙性能,可以有效评价沥青路面的施工质量,能够避免完全依靠随机选点带来的片面性,进而更加全面地评价沥青路面整体的施工质量情况;钻取圆柱形芯样对路面造成的破坏比板状试件小,修补方便,且采用的芯样还可以用于检测路面的压实度,进一步减小了对路面造成的损坏;既保证了检测结果的准确性,又能减轻在同一位置连续钻取两个芯样对路面造成的损坏。

    一种基于三维数据的路面错台量检测方法及系统

    公开(公告)号:CN104537218B

    公开(公告)日:2017-06-16

    申请号:CN201410787896.2

    申请日:2014-12-17

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于三维数据的路面错台量检测方法及系统,具体包括如下步骤:输入路面三维数据矩阵并对数据进行去噪处理;然后绘制出错台的高度直方图;根据错台的高度直方图找出计算错台量的阈值;再根据阈值将错台的三维数据矩阵划分为两部分;最后分别计算两部分的平均值并求两值之差便为该错台的错台量。本发明只需输入采集到的路面三维数据矩阵,即可计算出路面错台量,因此,该检测方法计算简单、运行时间短,无需人工参与,方法效率高、检测精确。

    一种基于双峰路面深度直方图的错台三维滤波算法及系统

    公开(公告)号:CN104657961A

    公开(公告)日:2015-05-27

    申请号:CN201410787722.6

    申请日:2014-12-17

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双峰的路面深度直方图的错台三维滤波算法及系统:将图像采集设备采集到的路面三维图像数据矩阵输入计算机;对路面三维图像数据矩阵进行去噪处理:根据去噪后的路面三维数据矩阵求得路面深度直方图;获取路面深度直方图的两个峰值点及对应的滤波数据范围;求取平均值作为路面深度直方图上的滤波后的深度数据;得到滤波处理后的路面深度直方图。本发明算法复杂度低、运行时间短,无需人工参与。采用数理统计思想,只需输入采集到水泥混凝土路面的三维图像数据,即可完成对路面错台量的检测,因此,该检测算法效率高、检测精确。

    一种基于双尺度聚类算法的路面裂缝识别算法及系统

    公开(公告)号:CN104636750A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201410787530.5

    申请日:2014-12-17

    Applicant: 长安大学

    CPC classification number: G06K9/6218 G06K9/6227

    Abstract: 本发明公开了一种基于双尺度聚类的路面裂缝识别算法及系统:计算机读取三维图像数据矩阵,得到二值化图像;按照从上到下、从左到右的顺序,采用八邻域搜索算法扫描二值化图像对应的数据矩阵,得到标记后的裂缝区域;在裂缝区域对应的椭圆,使用双尺度聚类算法进行裂缝聚类得到聚类后的裂缝区域;使用聚类后的裂缝区域所在的最小外接椭圆作为路面裂缝。本发明复杂度低、运行时间短、无需人工参与。将杂乱的裂缝数据局域使用线性拟合、模型构建的思想表征成为规则的、确定的数学表达式,从而降低的数据处理的复杂度;只需输入采集到的路面裂缝数据即可完成路面裂缝的检测,因此该算法检测效率高、速度快,具有一定的研究价值。

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