基于数字图像的路面裂缝识别系统研发

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1、目录3.3核函数........................................................................................................513.4特征提取....................................................................................................533.5实验.......................................................

2、.....................................................563.6小结............................................................................................................584路面裂缝识别系统的开发.................................................................594.1系统开发的必要性.......................

3、.............................................................594.2软件的基本功能........................................................................................595结论与展望.........................................................................................66参考文献...................

4、................................................................................68致谢............................................................................................................72个人简历.....................................................................................

5、..............73II万方数据1绪论1绪论1.1研究背景与意义1.1.1研究背景交通在人民生活和国民经济中起着重要的作用，公路运输是其中最基本的运输方式，是连接国家各个地区的“血管通道”。经过30多年的发展，我国的交通基础设施建设作为国家优先发展的战略目标，在规模总量上实现了快速增长。截至2014年，全国等级公路里程达到390.08万公里，其中高速公路通车里程已超过11.19万公里，居世界第一[1~3]。随着我国公路路网的不断完善，公路建设规模的增长将趋于平缓，随之而来的是庞大公路路网的养护管理问题日益突出。近年来，我国每年用于公路养护和翻修的费

6、用已超过2000亿元。早期建设的高速公路经过长期营运，持续受到自然环境和行车荷载等因素的影响，不可避免地产生各种路面破损，准确统计路面的破损情况，及时制定合理科学的养护办法，避免病害扩大化，才能最大限度地防止道路资产的流失[4,5]，为此，必须对路面破损的类型和面积进行准确统计，分析评价路面运行状况，为交通管理部门进行路面养护管理提供准确的依据。交通运输部早在2001颁布的交通行业标准JTJ073.2-2001就已经为沥青路面的养护做出了指示，要求管理部门加强对路况的巡视，及时掌握道路性能数据和路面的使用情况，制定日常小修保养和经常性、预防性和周期性养护工程计

7、划，防微杜渐，最大限度的防止道路资产的流失。目前国内高速公路的路况调查仍是以人工调查为主。随着自动化技术的不断发展，人工识别已经不能满足高速公路路面状况日益增长的检测要求，具体缺点如下：（1）人力耗费过大。目前对路面病害的统计还主要以人工为主，技术人员在现场对路面病害进行统计，高速公路的长度一般都是几十公里，需要投入大量的技术人员。（2）时间耗费过长。由于需要检测的病害种类多，公路里程巨大，即使投入了巨大的人力资源，速度仍然很慢，耗时长。1万方数据1绪论（3）精确度不高。由于技术人员在现场进行测量和分类时，不可能时刻使用尺子进行测量，不可避免的受到主观因素的影

8、响，大量检测人员的评判结果不一致，造成