專利名稱：一種識別路面裂縫的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及路面質(zhì)量檢測技術(shù)，特別是涉及一種識別路面裂縫的系統(tǒng)和方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷增強(qiáng)，公路建設(shè)在我國取得了飛速發(fā)展。公路交通已成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的命脈，并且，公路交通也成為人們普遍依賴的一種交通方式。而良好的公路交通是以良好的路面質(zhì)量為前提和基礎(chǔ)的。路面質(zhì)量的好壞直接影響到人們的日常生活，甚至影響到整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，保證路面質(zhì)量是關(guān)系到人們甚至整個(gè)國家切身利益的一件大事。
然而，由于惡劣氣候的破壞以及使用頻繁或公路老化等原因?qū)е鹿返穆访嫔铣霈F(xiàn)裂縫。路面裂縫輕則影響路面觀瞻，重則影響行車安全和公路的使用壽命，嚴(yán)重破壞了路面的質(zhì)量，影響了人們的正常生活。
如果能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和識別路面裂縫，并采取相應(yīng)修補(bǔ)措施，則可消除安全隱患，提高路面質(zhì)量。
在現(xiàn)有技術(shù)中，識別路面裂縫的方法有一、人工檢測和識別裂縫。
檢測人員到路面現(xiàn)場對所有的路面進(jìn)行檢測，如果發(fā)現(xiàn)路面裂縫，則對裂縫的位置、長度、寬度及面積進(jìn)行測量和記錄。然后，檢測人員對記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸類和存檔，并根據(jù)路面裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對記錄的裂縫進(jìn)行評價(jià)。
二、利用激光采集路面數(shù)據(jù)。
該方法由檢測車對路面進(jìn)行檢測。檢測車主要由承載車和激光掃描器組成。當(dāng)檢測車行駛在公路上對路面進(jìn)行檢測時(shí)，安裝在承載車兩旁的激光掃描器發(fā)出激光掃描路面，然后光接收器以一定角度接收從路面反射回來的光。當(dāng)被掃描的路面上出現(xiàn)裂縫時(shí)，由于裂縫會將到達(dá)的激光散射或折射，所以，光接收器接收到的反射光的強(qiáng)度就會減少。因此，檢測人員可根據(jù)光接收器輸出的反射光強(qiáng)度的變化，確定激光所掃描區(qū)域內(nèi)的路面是否存在裂縫。然后，檢測人員對確定的路面裂縫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸類和存檔，并根據(jù)路面裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對記錄的裂縫進(jìn)行評價(jià)。
三、利用線掃描攝像機(jī)采集路面數(shù)據(jù)。
該方法由檢測車對路面進(jìn)行檢測。檢測車主要由承載車和線掃描攝像機(jī)組成。當(dāng)檢測車行駛在公路上對路面進(jìn)行檢測時(shí)，安裝在承載車上的線掃描攝像機(jī)對路面進(jìn)行線性掃描和圖像拍攝。檢測人員可根據(jù)拍攝的圖片確定線掃描攝像機(jī)所拍攝區(qū)域內(nèi)的路面是否存在裂縫。然后，檢測人員對確定的路面裂縫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸類和存檔，并根據(jù)路面裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對記錄的裂縫進(jìn)行評價(jià)。
四、基于攝像技術(shù)的路面裂縫識別。
隨著視頻技術(shù)的發(fā)展，目前出現(xiàn)了基于攝像技術(shù)的路面裂縫識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)由承載車、攝像機(jī)、測距儀、計(jì)算機(jī)、閃光燈、全球定位系統(tǒng)(GPS)等組成。當(dāng)承載車行駛在公路上對路面進(jìn)行檢測時(shí)，利用該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)識別路面裂縫的具體過程包括以下步驟1、測距儀產(chǎn)生觸發(fā)信號，并將該觸發(fā)信號發(fā)送給攝像機(jī)。
2、攝像機(jī)接收到觸發(fā)信號后，對路面進(jìn)行拍照，同時(shí)攝像機(jī)的閃光燈完成補(bǔ)光作用，提供均勻的光照，以利于拍攝，然后攝像機(jī)將所拍攝的圖像發(fā)送給計(jì)算機(jī)。
3、計(jì)算機(jī)接收到路面圖像后，對圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括路面圖像灰度化、圖像增強(qiáng)和圖像分割，得到只含路面背景和裂縫的圖像。然后將處理后的圖像保存在計(jì)算機(jī)里。
4、檢測人員對計(jì)算機(jī)中保存的每一幅處理后的圖像，逐一進(jìn)行裂縫分類、裂縫定位和裂縫標(biāo)注和計(jì)算裂縫特征值；5、檢測人員根據(jù)路面裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對每幅圖像中的裂縫進(jìn)行評價(jià)；6、GPS根據(jù)其記錄的數(shù)據(jù)向檢測人員提供所有路面測試地點(diǎn)在整個(gè)路網(wǎng)中的位置信息。
可見，在現(xiàn)有技術(shù)中，方法一的缺點(diǎn)是由于整個(gè)過程均為人工處理，所以在測量方法和讀取數(shù)據(jù)方面存在很大的主觀因素，使得獲得的路面裂縫數(shù)據(jù)的誤差較大。同時(shí)，人工檢測費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率很低。而且，當(dāng)對高速公路的路面進(jìn)行檢測時(shí)，由于高速公路上車流量較大，車輛的行駛速度較高，從而會威脅到檢測人員的人身安全，存在安全隱患。
方法二的缺點(diǎn)是由于裂縫是通過光接收器接收到的激光的反射光強(qiáng)度檢測出來的，因此，為了不受日光的影響，只能在夜間進(jìn)行路面裂縫的檢測。為檢測人員帶來不便。而且，路面裂縫標(biāo)注、裂縫分類統(tǒng)計(jì)處理及裂縫評價(jià)均為人工處理，因此費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率極低。又由于檢測速度較慢，因此限制了檢測車的行駛速度。
方法三的缺點(diǎn)是為了在正常的車速下獲取圖像，線掃描攝像機(jī)需要高亮度的光照條件，但從檢測車發(fā)出的高強(qiáng)度光在瀝青路面同一區(qū)域上直射時(shí)間較長時(shí)則會使路面受到嚴(yán)重的破壞。
方法四的缺點(diǎn)是該方法雖然能利用攝像機(jī)來獲取圖像，利用計(jì)算機(jī)來完成對圖像的預(yù)處理，從而在一定程度上實(shí)現(xiàn)了自動化處理，但是仍需要人工逐一對每幅圖像進(jìn)行裂縫標(biāo)注、裂縫分類統(tǒng)計(jì)處理，以及根據(jù)路面裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對記錄的裂縫進(jìn)行評價(jià)，從而大大增加了檢測人員的工作量。并且，人工檢測會使處理結(jié)果出現(xiàn)漏檢和誤檢，以及準(zhǔn)確度較低的情況。由于人工處理過程較慢，在獲取裂縫信息后，不能立即對裂縫進(jìn)行識別和評價(jià)，而只能在檢測完所有的路面后，才能由人工進(jìn)行后續(xù)的處理過程，所以無法實(shí)現(xiàn)對路面裂縫全自動化的實(shí)時(shí)處理。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種識別路面裂縫的系統(tǒng)和方法，從而實(shí)現(xiàn)對路面裂縫識別的實(shí)時(shí)和全自動化處理。
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的一種識別路面裂縫的系統(tǒng)，包括裝載系統(tǒng)中其它模塊并提供穩(wěn)定行駛速度的承載車、向系統(tǒng)中其它各個(gè)模塊輸出穩(wěn)定電源的供電模塊、測距模塊和圖像采集模塊，該系統(tǒng)還包括以下模塊圖像預(yù)處理模塊、裂縫識別模塊和裂縫評價(jià)模塊，其中，圖像預(yù)處理模塊，將圖像采集模塊發(fā)來的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，以及利用邊緣檢測算子對灰度圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)，并從增強(qiáng)后的圖像中分離出裂縫點(diǎn)和路面背景點(diǎn)，得到只含裂縫的二值圖，然后將二值圖輸出到裂縫識別模塊；裂縫識別模塊，接收圖像預(yù)處理模塊發(fā)來的二值圖，利用投影技術(shù)對二值圖進(jìn)行投影，根據(jù)投影圖初步定位裂縫在圖像中的位置，以及初步將縱向裂縫和橫向裂縫分為一類裂縫，將龜裂和塊裂分為一類裂縫；裂縫識別模塊利用小波技術(shù)對已初步定位含有裂縫的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)，并再次使用投影技術(shù)精確定位出裂縫在圖像中所處的位置，及對裂縫進(jìn)行精確分類，確定出橫向裂縫和縱向裂縫，以及龜裂和塊裂；裂縫識別模塊計(jì)算裂縫的特征值，統(tǒng)計(jì)裂縫數(shù)量，并將處理后的裂縫信息輸出到裂縫評價(jià)模塊；裂縫評價(jià)模塊，根據(jù)裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對裂縫進(jìn)行評價(jià)。
所述測距模塊用于記錄承載車的車輪轉(zhuǎn)數(shù)，根據(jù)記錄的車輪轉(zhuǎn)數(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算承載車行駛的距離，并且在承載車每行駛一個(gè)設(shè)定的路程單元長度時(shí)，向圖像采集模塊輸出距離觸發(fā)信號；所述圖像采集模塊在接收到測距模塊發(fā)來的距離觸發(fā)信號后，對路面進(jìn)行圖像拍攝，并將拍攝的圖像輸出到圖像預(yù)處理模塊。
所述測距模塊進(jìn)一步包括測速儀，測量承載車實(shí)際行駛速度，并根據(jù)實(shí)際行駛速度校正裂縫在路網(wǎng)中的實(shí)際位置。
所述測速儀包括但不限于雷達(dá)測速儀或五輪儀。
所述測距模塊中設(shè)定的路程單元長度為所述圖像采集模塊拍攝出的一幀圖像所覆蓋的路程長度。
所述測距模塊利用全球定位系統(tǒng)GPS確定裂縫在路網(wǎng)中的位置。
所述裂縫評價(jià)模塊進(jìn)一步用于將裂縫在路網(wǎng)中的位置信息存入路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中。
所述圖像預(yù)處理模塊、裂縫識別模塊和裂縫評價(jià)模塊集成在數(shù)字信號處理器DSP的功能實(shí)體上。
一種識別路面裂縫的方法，包括以下步驟A、實(shí)時(shí)判斷計(jì)算出的承載車行駛距離是否等于設(shè)定的路程單元長度，如果是，則執(zhí)行步驟B，否則，返回步驟A；B、發(fā)出距離觸發(fā)信號，對路面圖像進(jìn)行拍攝，并將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像；C、將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，并使用邊緣檢測算子對轉(zhuǎn)換后的灰度圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)，使用二值化方法對圖像進(jìn)行分割，得到只含裂縫的二值圖；D、使用投影技術(shù)對二值圖進(jìn)行投影，根據(jù)投影圖初步定位裂縫在圖像中的位置，并將裂縫初步分類為縱向裂縫或橫向裂縫，以及龜裂或塊裂兩類裂縫；E、使用小波技術(shù)將步驟C中所得的灰度圖中已初步定位含有裂縫的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)；F、使用邊緣檢測算子對增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行邊緣提取，對圖像進(jìn)行二值化處理，并精確定位出裂縫在圖像中的位置；G、精確分類出縱向裂縫和橫向裂縫，以及龜裂和塊裂；H、計(jì)算每個(gè)裂縫的特征值，統(tǒng)計(jì)裂縫的數(shù)量，并根據(jù)裂縫特征值和數(shù)量對裂縫進(jìn)行嚴(yán)重程度的評價(jià)。
所述設(shè)定路程單元長度的步驟包括將拍攝出的一幀圖像所覆蓋的路程長度設(shè)定為路程單元長度。
步驟C所述灰度圖是通過將接收到的圖像中每個(gè)象素點(diǎn)的紅R、綠G和藍(lán)B的值分別乘以加權(quán)值后進(jìn)行相加，并令該點(diǎn)的R、G和B的值等于計(jì)算出的和值得到的。
步驟C所述使用二值化方法對圖像進(jìn)行分割的步驟包括將背景灰度等級1.2倍的灰度值設(shè)定為閾值，將圖像中灰度值大于該閾值的象素點(diǎn)設(shè)定為裂縫點(diǎn)，并將該裂縫點(diǎn)設(shè)為黑色，將圖像中灰度值小于該閾值的象素點(diǎn)設(shè)定為背景點(diǎn)，并將該背景點(diǎn)設(shè)為白色。
步驟D所述根據(jù)投影圖初步定位裂縫在圖像中的位置的步驟包括將圖像的掃描方向作為橫軸，與橫軸正交方向上存在的圖像的灰度值總和作為縱軸，確定出一個(gè)坐標(biāo)區(qū)域，將二值圖中的裂縫區(qū)域分別投影在該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的橫軸和縱軸上，得到兩條一維曲線，從橫軸上一維曲線投影圖的左右兩個(gè)端點(diǎn)分別作垂直于橫軸的直線，從縱軸上一維曲線投影圖的上下兩個(gè)端點(diǎn)分別作垂直于縱軸的直線，將該4條直線所界定的矩形區(qū)域作為裂縫在原二值圖中的位置；步驟D所述將裂縫初步分類為縱向裂縫或橫向裂縫，以及龜裂或塊裂兩類裂縫的步驟包括判定一個(gè)軸上的投影曲線呈帶狀并有比較少的明顯峰值的裂縫為橫向裂縫和縱向裂縫，判定在橫軸和縱軸的投影分布形狀相似，并且沒有明顯峰值的裂縫，或者投影具有多于3個(gè)明顯峰值的裂縫為龜裂和塊裂；步驟E所述已初步定位含有裂縫的區(qū)域?yàn)椴襟ED所界定出的矩形區(qū)域。
在所述步驟F與步驟G之間進(jìn)一步包括G11、對圖像進(jìn)行膨脹和腐蝕處理，填充裂縫不連續(xù)的區(qū)域，得到完整的裂縫區(qū)域；
G12、逐行掃描填充后的二值圖，當(dāng)掃描到第一個(gè)黑色象素點(diǎn)時(shí)，記錄該黑色象素點(diǎn)的坐標(biāo)值，將其標(biāo)記為邊界點(diǎn)，再按照逆時(shí)針方向分析該黑色象素點(diǎn)的8鄰域象素點(diǎn)，記錄該8鄰域象素點(diǎn)中白色區(qū)域與黑色區(qū)域交界處的黑色象素點(diǎn)的坐標(biāo)值，并將其標(biāo)記為邊界點(diǎn)，依此類推，直到標(biāo)記出所有的邊界點(diǎn)及其坐標(biāo)值；G13、根據(jù)裂縫走向趨勢，將標(biāo)記出的所有邊界點(diǎn)順序連接起來，得到完整的裂縫輪廓，然后利用細(xì)化算法，把裂縫輪廓細(xì)化到單像素寬。
步驟G所述精確分類出縱向裂縫和橫向裂縫包括將裂縫輪廓的兩個(gè)端點(diǎn)連成直線，判斷所連直線和道路橫截面的夾角是否小于45度，如果是，則將該裂縫判定為橫向裂縫，否則，將該裂縫判定為縱向裂縫。
步驟H所述計(jì)算裂縫特征值的步驟包括取垂直方向裂縫兩個(gè)邊緣的中心點(diǎn)，并連接所取的各個(gè)中心點(diǎn)，形成曲線，將曲線的長度設(shè)定為該裂縫的等效長度；從曲線的一端開始，隔一個(gè)點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn)，直至曲線的另一端，每三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，得到各條直線，將直線距裂縫上邊緣的最大距離的2倍設(shè)定為該裂縫的最大寬度。
步驟G所述精確分類出多向裂縫中的龜裂和塊裂包括設(shè)定乘積閾值及矩形塊個(gè)數(shù)閾值，并設(shè)置兩個(gè)5×5模板，第一個(gè)模板中心的“十”字位置為1，而其它位置為0，第二個(gè)模板在對角線上全是1，其它位置全是0，將所述兩個(gè)模板與步驟C中所得的灰度圖分別做乘積，并取所得乘積的最大值，判斷該最大值是否大于設(shè)定的乘積閾值，如果是，則認(rèn)為存在近似的矩形裂縫，否則認(rèn)為不是矩形裂縫，依此類推，直至統(tǒng)計(jì)出整個(gè)圖像中存在的矩形塊的個(gè)數(shù)，然后，判斷統(tǒng)計(jì)出的矩形塊個(gè)數(shù)是否大于設(shè)定的矩形塊個(gè)數(shù)閾值，如果是，則將該裂縫判定為塊裂，否則，將該裂縫判定為龜裂。
步驟H所述計(jì)算裂縫特征值的步驟包括取圖像上裂縫輪廓四個(gè)方向的最遠(yuǎn)點(diǎn)，將該四個(gè)點(diǎn)連成外接矩形，并將該外接矩形的面積作為該裂縫的面積。
該方法進(jìn)一步包括在檢測路面裂縫時(shí)，利用全球定位系統(tǒng)GPS技術(shù)定位裂縫在路網(wǎng)中的位置，并將確定的裂縫在路網(wǎng)中的位置信息存入路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中。
該方法進(jìn)一步包括使用雷達(dá)測速儀測量承載車實(shí)際行駛速度，并根據(jù)實(shí)際行駛速度校正裂縫在路段中的位置。
可見，本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法具有以下優(yōu)點(diǎn)1、本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法，實(shí)現(xiàn)了全自動檢測和識別路面裂縫，整個(gè)識別過程完全不需人工參與，從而克服了人工識別方法具有的勞動強(qiáng)度大、安全性低、行車受干擾、工作效率低和識別結(jié)果精確度較低的缺點(diǎn)。
2、本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法，可實(shí)時(shí)對采集到的路面圖像進(jìn)行處理，從而大大提高了檢測工作效率。
3、本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法，只需檢測車在所需檢測的路段內(nèi)行駛，即可完成對路面裂縫的識別和評價(jià)，因此，整個(gè)檢測過程簡單且易于實(shí)現(xiàn)。
4、本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法，可對路面進(jìn)行長期監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)路面裂縫，并及時(shí)對評價(jià)出的裂縫進(jìn)行維護(hù)，從而大大提高了公路的行車安全性，延長了公路的使用壽命，并節(jié)省了路面養(yǎng)護(hù)費(fèi)用。
5、本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法，可為路面的養(yǎng)護(hù)管理提供有力地信息支持，提高公路養(yǎng)護(hù)和管理水平，同時(shí)，為進(jìn)一步開發(fā)公路檢測設(shè)備，改變我國公路工程檢測設(shè)備絕大部分依賴進(jìn)口的現(xiàn)狀，節(jié)約資源，培養(yǎng)自己的研究和開發(fā)技術(shù)力量打下了人力與技術(shù)基礎(chǔ)。
6、本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法，可以為我國的智能交通系統(tǒng)提供一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于提高我國交通信息技術(shù)水平。


圖1是本發(fā)明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖2是實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例的流程圖。
圖3是在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例中利用投影技術(shù)對裂縫進(jìn)行初步定位的示意圖。
圖4是本發(fā)明提取裂縫輪廓的示意圖。
圖5是在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例中計(jì)算橫向或縱向裂縫的最大寬度和等效長度的示意圖。
圖6是在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例中使用的兩個(gè)5×5模板的示意圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
本發(fā)明提供了一種能夠?qū)崟r(shí)對路面裂縫進(jìn)行圖像處理和評價(jià)的全自動化系統(tǒng)和具體實(shí)現(xiàn)方法。
圖1是本發(fā)明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，在本發(fā)明中，將系統(tǒng)設(shè)計(jì)為車載式系統(tǒng)，即識別路面裂縫的系統(tǒng)包括承載車101，以及安裝在承載車上的供電模塊102、測距模塊103、圖像采集模塊104、圖像預(yù)處理模塊105、裂縫識別模塊106和裂縫評價(jià)模塊107。
圖2是實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例的流程圖。如圖1和圖2所示，在本發(fā)明系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，本實(shí)施例實(shí)現(xiàn)識別路面裂縫的具體過程包括以下步驟步驟201檢測員開啟承載車101，并使用供電模塊102向系統(tǒng)中的其它各個(gè)模塊供電。
這里，使用具有良好抗震性能的承載車101，以提供穩(wěn)定的行駛速度，使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性。由于系統(tǒng)是在運(yùn)動的狀態(tài)下處理圖像數(shù)據(jù)，所以要求系統(tǒng)要有較好的穩(wěn)定性，承載車101的穩(wěn)定性越好，系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)信息也就越可靠。比如，當(dāng)承載車101在公路上行駛時(shí)，即使路面不平坦或存在小石塊等障礙物，由于承載車101具有良好的抗震性能，則仍可提供較為穩(wěn)定的行駛速度，那么對圖像采集模塊104產(chǎn)生的抖動則非常小，從而保證了系統(tǒng)獲得的路面圖像質(zhì)量。
在本實(shí)施例中，供電模塊102使用柴油發(fā)電機(jī)，由柴油發(fā)電機(jī)向系統(tǒng)其它模塊所使用的設(shè)備供電，因?yàn)椴裼桶l(fā)電機(jī)可有效解決設(shè)備功率消耗，并降低干擾，因此，可保證系統(tǒng)中其它各個(gè)模塊的正常工作。
步驟202當(dāng)測距模塊103中測量的承載車101所行駛的路程長度等于系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的路程單元長度時(shí)，向圖像采集模塊104發(fā)出距離觸發(fā)信號。
這里，測距模塊103根據(jù)其記錄的承載車101行駛時(shí)的車輪轉(zhuǎn)數(shù)計(jì)算承載車101行駛的距離。承載車行駛距離＝車輪轉(zhuǎn)數(shù)×車輪周長。而系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置的路程單元長度則是根據(jù)圖像采集模塊104采集到的每幅圖像所能覆蓋的路程長度確定的。
步驟203圖像采集模塊104在接收到測距模塊103發(fā)來的距離觸發(fā)信號后，對路面進(jìn)行圖像拍攝，并將拍攝出的彩色圖像發(fā)送給圖像預(yù)處理模塊105。
這里，圖像采集模塊104包括高速電荷耦合器件(CCD)攝像機(jī)和輔助照明設(shè)備。其中，高速CCD攝像機(jī)具有較高的分辨率，以及速度極高的快門，每當(dāng)接收到測距模塊103發(fā)來的距離觸發(fā)信號后，高速CCD攝像機(jī)則對路面進(jìn)行圖像拍攝，然后將拍攝出的24位彩色圖像輸出到圖像預(yù)處理模塊105。輔助照明設(shè)備為高速CCD攝像機(jī)提供充足且均勻的光照條件，消除路面陰影，保證高速CCD攝像機(jī)拍攝的圖像質(zhì)量。
步驟204圖像預(yù)處理模塊105對接收到的彩色圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括圖像灰度化、圖像增強(qiáng)和圖像分割，然后將處理后的圖像輸出到裂縫識別模塊106。
這里，圖像預(yù)處理模塊105內(nèi)部可包括一個(gè)視頻采集卡，因?yàn)楦咚貱CD攝像機(jī)拍攝出的圖像為視頻信號，因此，為使本發(fā)明系統(tǒng)可對圖像進(jìn)行后續(xù)處理，圖像預(yù)處理模塊105在接收到高速CCD攝像機(jī)發(fā)來的視頻信號時(shí)，使用內(nèi)部的視頻采集卡將視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，從而使本發(fā)明的系統(tǒng)可對轉(zhuǎn)換后的數(shù)字圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理。
圖像灰度化的處理過程為分別計(jì)算出彩色數(shù)字圖像中每個(gè)象素點(diǎn)的亮度值Y，Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B。其中，R是24位彩色圖像中各個(gè)點(diǎn)的紅色色度值，G是24位彩色圖像中各個(gè)點(diǎn)的綠色色度值，B是24位彩色圖像中各個(gè)點(diǎn)的藍(lán)色色度值。然后，將圖像中每個(gè)點(diǎn)的R、G和B的值設(shè)置為該點(diǎn)的Y值，得到灰度圖。這里，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，是為了去除圖像中的色彩信息，只保留亮度信息，以便于系統(tǒng)對圖像進(jìn)行后續(xù)的處理。
由于在拍攝出的路面圖像中存在較多的噪聲，且背景復(fù)雜，為了有效地提取路面裂縫，必須對轉(zhuǎn)換后的灰度圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。因此，使用邊緣檢測算子對灰度圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，增強(qiáng)圖像的明暗對比度并抑止圖像中的噪聲。
本實(shí)施例中，采用二值化方法對圖像進(jìn)行分割。使用二值化方法對圖像進(jìn)行分割的處理過程為在增強(qiáng)后的圖像中，裂縫區(qū)域比背景亮，背景所占的比例最大，裂縫的灰度等級大于背景。而對于背景，其灰度等級基本一致。因此，為了明顯區(qū)分出增強(qiáng)后圖像中的裂縫和路面背景，可以認(rèn)為背景處于同一灰度等級，高于此灰度等級的部分則可認(rèn)為是裂縫。把背景灰度等級1.2倍的灰度值作為閾值。然后在整個(gè)圖像中，將灰度值大于閾值的象素點(diǎn)設(shè)定為裂縫點(diǎn)，并將該點(diǎn)設(shè)為黑色；將灰度值小于閾值的象素點(diǎn)設(shè)定為背景點(diǎn)，并將其設(shè)為白色。至此，得到只含裂縫的二值圖。
步驟205裂縫識別模塊106接收到圖像預(yù)處理模塊105發(fā)來的預(yù)處理后的圖像后，初步定位出裂縫在圖像中的位置，并對裂縫進(jìn)行初步分類，區(qū)分出兩類裂縫，第一類為橫向裂縫和縱向裂縫，第二類為龜裂和塊裂。
這里，因?yàn)榱芽p在整個(gè)路面中所占的比例很小，如果直接對整個(gè)路面圖像進(jìn)行處理，不但工作量很大，而且處理速度會很慢。因此，首先在圖像中對裂縫進(jìn)行初步定位和初步分類。
在步驟204中得到的二值圖，雖然已明顯區(qū)分出裂縫，但是由于裂縫在二值圖中呈現(xiàn)出不規(guī)則的形狀，裂縫識別模塊106無法對其進(jìn)行定位，因此，必須確定出裂縫在圖像中所占的矩形區(qū)域，以對其進(jìn)行初步定位。在本實(shí)施例中，使用投影技術(shù)對圖像中的裂縫進(jìn)行初步定位。圖3是在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例中利用投影技術(shù)對裂縫進(jìn)行初步定位的示意圖。如圖3所示，對圖像中的裂縫進(jìn)行初步定位的具體實(shí)現(xiàn)過程為將圖像的掃描方向即與承載車101行駛方向垂直的方向作為橫軸(X軸)，與X軸正交方向上存在的圖像的灰度值總和作為縱軸(Y軸)，確定出一個(gè)坐標(biāo)區(qū)域。裂縫識別模塊106將二值圖中的裂縫區(qū)域(曲線ABC所確定的區(qū)域)在該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行投影，在X軸上投影為曲線A’B’C’所確定的區(qū)域，在Y軸上投影為曲線A’D’所確定的區(qū)域。從X軸上投影的B’點(diǎn)和C’點(diǎn)，作垂直與X軸的直線，即可界定出裂縫在垂直方向上的范圍。同理，從Y軸上投影的A’點(diǎn)和D’點(diǎn)，作垂直與Y軸的直線，即可界定出裂縫在水平方向上的范圍。至此，界定一個(gè)矩形區(qū)域A”B”D”C”，從而確定了裂縫在原二值圖中的大致位置，也就確定了在原始圖像中的位置。
對裂縫進(jìn)行初步分類的具體過程為判定投影分布呈帶狀并有比較少的明顯峰值的裂縫為第一類裂縫，即橫向裂縫或縱向裂縫，橫向裂縫是指在與承載車101行駛方向的垂直方向上的裂縫，縱向裂縫是指在與承載車101行駛方向相同方向上的裂縫；將在X軸和Y軸的投影分布形狀相差不大，并且沒有明顯峰值的裂縫或者投影具有多個(gè)(大于3個(gè))明顯峰值的裂縫，判定為第二類裂縫，即龜裂或塊裂。
步驟206裂縫識別模塊106對圖像中的裂縫進(jìn)行精確定位和精確分類，并計(jì)算出裂縫的特征值，統(tǒng)計(jì)出各種裂縫的數(shù)量，然后將處理后的裂縫信息輸出到裂縫評價(jià)模塊107。
這里，首先獲取步驟204中得到的灰度圖，并在灰度圖中利用小波分析技術(shù)針對在步驟205中已初步定位含有裂縫的區(qū)域(圖3中所示的矩形區(qū)域A’B’D’C’)進(jìn)行增強(qiáng)。小波分析是把信號分解成低頻a1和高頻d1兩部分，在分解中，低頻a1中失去的信息由高頻d1捕獲。在下一層的分解中，又將a1分解成低頻a2和高頻d2兩部分，低頻a2中失去的信息由高頻d2捕獲，如此類推下去，可以進(jìn)行更深層次的分解。由于圖像經(jīng)小波分解后，圖像的輪廓主要體現(xiàn)在低頻部分，而細(xì)節(jié)部分則體現(xiàn)在高頻部分。對于路面裂縫圖像來說，路面背景屬于低頻分量，而裂縫屬于高頻分量。因此，通過對低頻分解系數(shù)進(jìn)行衰減處理，對高頻分解系數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，達(dá)到裂縫增強(qiáng)的作用，得到裂縫增強(qiáng)的圖像。
然后再重復(fù)使用邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣提取以及進(jìn)行二值化處理的過程，并精確定位出裂縫在圖像中所處的位置。
對于第一類裂縫，需要判斷出裂縫是橫向裂縫還是縱向裂縫。但是，經(jīng)過邊緣檢測后的圖像會丟掉一些有用的信息，所以在處理后的圖像中裂縫可能會有斷裂，因此在對裂縫進(jìn)行精確分類之前，必須在圖像中提取出裂縫輪廓。
這里，首先利用形態(tài)學(xué)方法，對裂縫進(jìn)行膨脹和腐蝕，填充裂縫不連續(xù)的區(qū)域，得到完整的裂縫區(qū)域，其具體實(shí)現(xiàn)過程為對裂縫進(jìn)行膨脹，以裂縫為基本點(diǎn)向外面延伸，補(bǔ)上裂縫。然后對裂縫進(jìn)行腐蝕，即針對補(bǔ)好的裂縫，去掉最外面的邊緣點(diǎn)，使裂縫接近原來的形狀。重復(fù)進(jìn)行幾次膨脹和腐蝕后，將斷裂的裂縫連續(xù)起來，得到一個(gè)完整的裂縫區(qū)域。
接下來，在已得到完整裂縫區(qū)域的二值圖中提取出裂縫輪廓。圖4是本發(fā)明提取裂縫輪廓的示意圖。如圖4所示，在二值圖中提取出裂縫輪廓的具體過程為按照從左到右的方向逐行掃描填充后的二值圖，當(dāng)掃描到第一個(gè)白色區(qū)域與黑色區(qū)域交界處的黑色像素點(diǎn)(P0點(diǎn))時(shí)，記錄該P(yáng)0點(diǎn)的坐標(biāo)值，并為P0點(diǎn)賦予一個(gè)代表邊界點(diǎn)的標(biāo)識L。對于邊界點(diǎn)P0的8鄰域象素點(diǎn)，a點(diǎn)、b點(diǎn)、c點(diǎn)、d點(diǎn)、e點(diǎn)、f點(diǎn)、g點(diǎn)和h點(diǎn)，按照逆時(shí)針方向，a點(diǎn)、h點(diǎn)和g點(diǎn)均為白色象素點(diǎn)，f點(diǎn)為黑色象素點(diǎn)，e點(diǎn)、d點(diǎn)、c點(diǎn)和b點(diǎn)均為白色象素點(diǎn)，因此，只有f點(diǎn)是白色區(qū)域與黑色區(qū)域交界處的邊界點(diǎn)，記錄f點(diǎn)的坐標(biāo)值，并為f點(diǎn)賦予標(biāo)識L。然后，再對f點(diǎn)的8鄰域象素點(diǎn)進(jìn)行分析，記錄所查找到的邊界點(diǎn)的坐標(biāo)值，并為其賦予標(biāo)識L。依此類推，直到查找到所有的邊界點(diǎn)，即查找到的邊界點(diǎn)均存在標(biāo)識L。根據(jù)裂縫走向趨勢，將存在標(biāo)識L的所有邊界點(diǎn)順序連接起來，得到完整的裂縫輪廓。并且，為了突出顯示裂縫輪廓以及便于后續(xù)處理，利用細(xì)化算法，把裂縫輪廓細(xì)化到單像素寬。
至此，得到一條完整的具有連續(xù)邊緣的裂縫輪廓圖。
對橫向裂縫或縱向裂縫進(jìn)行精確分類的具體過程為掃描得到的裂縫輪廓，找出裂縫的兩個(gè)端點(diǎn)，并做出兩個(gè)端點(diǎn)的連線。判斷該連線和道路橫截面的夾角是否小于45度，如果小于45度，則認(rèn)為是橫向裂縫，否則，認(rèn)為是縱向裂縫。
接下來，計(jì)算裂縫特征值，即橫向和縱向裂縫的最大寬度和等效長度。圖5是在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例中計(jì)算橫向或縱向裂縫的最大寬度和等效長度的示意圖。如圖5所示，先縱向后橫向掃描裂縫區(qū)域，找出垂直方向裂縫兩個(gè)邊緣的中心點(diǎn)，并連接這些中心點(diǎn)，形成曲線C。將曲線C的長度作為該裂縫的等效長度。
從曲線C的一端開始，隔一個(gè)點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn)，每三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，所得到的直線記為Li，并判斷Li距裂縫上邊緣的距離Di。依此類推，直到曲線C的另一端。找出長度值最大的Di，并將2Di作為該裂縫的最大寬度。
至此，得出了橫向或縱向裂縫的類型、等效長度和最大寬度。
在對裂縫進(jìn)行精確分類時(shí)，對于第二類裂縫，需要判斷出裂縫是塊裂還是龜裂。由于典型的塊裂是由縱向和橫向裂縫交錯(cuò)而使路面分裂成多邊形，因此，在圖像中大致成方塊形狀；而龜裂則是由一系列多邊形小塊組成的網(wǎng)，因此采用模板匹配的方式對塊裂或龜裂進(jìn)行精確分類。
圖6是在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施例中使用的兩個(gè)5×5模板的示意圖。如圖6所示，設(shè)計(jì)兩個(gè)5×5模板模板1中心的“十”字位置為1，而其它位置為0；模板2在對角線上全是1，其它位置全是0。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，預(yù)先設(shè)定一個(gè)乘積閾值，及矩形塊個(gè)數(shù)閾值。將上述兩個(gè)模板與原灰度圖分別做乘積，并取所得乘積的最大值max。判斷max是否大于預(yù)先設(shè)定的乘積閾值，如果大于，則認(rèn)為存在近似的矩形裂縫，否則認(rèn)為不是矩形裂縫。依此類推，直至統(tǒng)計(jì)出整個(gè)圖像中存在的矩形塊的個(gè)數(shù)。然后，判斷統(tǒng)計(jì)出矩形塊個(gè)數(shù)是否大于預(yù)先設(shè)定的矩形塊個(gè)數(shù)閾值，如果是，則認(rèn)為是塊裂，否則，認(rèn)為是龜裂。
在計(jì)算裂縫特征值時(shí)，為了計(jì)算龜裂或塊裂的面積，在圖像上找出屬于裂縫的四個(gè)方向的最遠(yuǎn)點(diǎn)，根據(jù)這四個(gè)點(diǎn)做出外接矩形，并將該外接矩形的面積作為該裂縫的近似面積。
最后，分別統(tǒng)計(jì)出圖像中橫向裂縫、縱向裂縫、龜裂和塊裂的數(shù)量。
步驟207裂縫評價(jià)模塊107根據(jù)接收到的裂縫信息，包括各類型裂縫的數(shù)量，橫向或縱向裂縫的長度和寬度，龜裂或塊裂的面積，并依據(jù)路面各類裂縫嚴(yán)重程度的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對路面裂縫進(jìn)行評價(jià)。
這里，根據(jù)單條縱向裂縫和橫向裂縫的長度、龜裂和塊裂的面積以及總路段的面積，計(jì)算出該路段的裂縫度，完成對路面裂縫的評價(jià)。比如，對于縱向裂縫，根據(jù)路面裂縫嚴(yán)重程度的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如果圖像中得出的縱向裂縫的最大寬度小于5毫米，則認(rèn)為該縱向裂縫的破損程度為輕級。
較佳地，本發(fā)明將裂縫在路網(wǎng)中的位置信息存入路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中，以便于管理人員對整個(gè)路網(wǎng)進(jìn)行更好地維護(hù)。
較佳地，本發(fā)明利用全球定位系統(tǒng)(GPS)技術(shù)定位裂縫在整個(gè)路網(wǎng)中的位置。
較佳地，本發(fā)明系統(tǒng)的測距模塊進(jìn)一步包括測速儀，用于測量承載車實(shí)際行駛速度，并根據(jù)實(shí)際行駛速度校正裂縫在路網(wǎng)中的實(shí)際位置。由于輪胎氣壓大小以及路面狀況的影響，使得設(shè)置的承載車行駛速度與其實(shí)際行駛速度之間存在較大的偏差，而且，此種偏差會隨著時(shí)間而逐漸變大，因此會導(dǎo)致在計(jì)算裂縫在整個(gè)路段的位置時(shí)，出現(xiàn)偏差。比如，計(jì)算后得出一個(gè)裂縫路段的第5米處，但是由于計(jì)算使用的承載車行駛速度與其實(shí)際行駛速度不相同，因此，實(shí)際上該裂縫在路段的第5.1米處。
為了保證所得到的裂縫在路段的位置正確，測距模塊使用雷達(dá)測速儀測量承載車的實(shí)際行駛速度。雷達(dá)測速儀是利用多普勒原理對運(yùn)動物體的速度進(jìn)行連續(xù)測量的一種測速設(shè)備，其測量方式為非接觸式測量，測量過程不受輪胎狀況和路面狀況的影響，測速精度較高。在對裂縫進(jìn)行評價(jià)時(shí)，使用雷達(dá)測速儀測量的速度，計(jì)算出在拍攝每幅圖像時(shí)承載車的實(shí)際行駛距離。從而校正裂縫在整個(gè)路段中的位置。
較佳地，本發(fā)明將圖像采集模塊104、圖像預(yù)處理模塊105、裂縫識別模塊106和裂縫評價(jià)模塊10的功能集成到實(shí)體數(shù)字信號處理器(DSP)上，并且，為了達(dá)到實(shí)時(shí)處理圖像，采用至少兩個(gè)DSP并行完成對數(shù)字圖像的所有處理，及對路面裂縫的評價(jià)。
總之，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種識別路面裂縫的系統(tǒng)，包括裝載系統(tǒng)中其它模塊并提供穩(wěn)定行駛速度的承載車、向系統(tǒng)中其它各個(gè)模塊輸出穩(wěn)定電源的供電模塊、測距模塊和圖像采集模塊，其特征在于，該系統(tǒng)還包括以下模塊圖像預(yù)處理模塊、裂縫識別模塊和裂縫評價(jià)模塊，其中，圖像預(yù)處理模塊，將圖像采集模塊發(fā)來的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，以及利用邊緣檢測算子對灰度圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)，并從增強(qiáng)后的圖像中分離出裂縫點(diǎn)和路面背景點(diǎn)，得到只含裂縫的二值圖，然后將二值圖輸出到裂縫識別模塊；裂縫識別模塊，接收圖像預(yù)處理模塊發(fā)來的二值圖，利用投影技術(shù)對二值圖進(jìn)行投影，根據(jù)投影圖初步定位裂縫在圖像中的位置，以及初步將縱向裂縫和橫向裂縫分為一類裂縫，將龜裂和塊裂分為一類裂縫；裂縫識別模塊利用小波技術(shù)對已初步定位含有裂縫的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)，并再次使用投影技術(shù)精確定位出裂縫在圖像中所處的位置，及對裂縫進(jìn)行精確分類，確定出橫向裂縫和縱向裂縫，以及龜裂和塊裂；裂縫識別模塊計(jì)算裂縫的特征值，統(tǒng)計(jì)裂縫數(shù)量，并將處理后的裂縫信息輸出到裂縫評價(jià)模塊；裂縫評價(jià)模塊，根據(jù)裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對裂縫進(jìn)行評價(jià)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述測距模塊用于記錄承載車的車輪轉(zhuǎn)數(shù)，根據(jù)記錄的車輪轉(zhuǎn)數(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算承載車行駛的距離，并且在承載車每行駛一個(gè)設(shè)定的路程單元長度時(shí)，向圖像采集模塊輸出距離觸發(fā)信號；所述圖像采集模塊在接收到測距模塊發(fā)來的距離觸發(fā)信號后，對路面進(jìn)行圖像拍攝，并將拍攝的圖像輸出到圖像預(yù)處理模塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述測距模塊進(jìn)一步包括測速儀，測量承載車實(shí)際行駛速度，并根據(jù)實(shí)際行駛速度校正裂縫在路網(wǎng)中的實(shí)際位置。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述測速儀包括但不限于雷達(dá)測速儀或五輪儀。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述測距模塊中設(shè)定的路程單元長度為所述圖像采集模塊拍攝出的一幀圖像所覆蓋的路程長度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述測距模塊利用全球定位系統(tǒng)GPS確定裂縫在路網(wǎng)中的位置。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述裂縫評價(jià)模塊進(jìn)一步用于將裂縫在路網(wǎng)中的位置信息存入路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像預(yù)處理模塊、裂縫識別模塊和裂縫評價(jià)模塊集成在數(shù)字信號處理器DSP的功能實(shí)體上。
9.一種識別路面裂縫的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟A、實(shí)時(shí)判斷計(jì)算出的承載車行駛距離是否等于設(shè)定的路程單元長度，如果是，則執(zhí)行步驟B，否則，返回步驟A；B、發(fā)出距離觸發(fā)信號，對路面圖像進(jìn)行拍攝，并將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像；C、將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，并使用邊緣檢測算子對轉(zhuǎn)換后的灰度圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)，使用二值化方法對圖像進(jìn)行分割，得到只含裂縫的二值圖；D、使用投影技術(shù)對二值圖進(jìn)行投影，根據(jù)投影圖初步定位裂縫在圖像中的位置，并將裂縫初步分類為縱向裂縫或橫向裂縫，以及龜裂或塊裂兩類裂縫；E、使用小波技術(shù)將步驟C中所得的灰度圖中已初步定位含有裂縫的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)；F、使用邊緣檢測算子對增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行邊緣提取，對圖像進(jìn)行二值化處理，并精確定位出裂縫在圖像中的位置；G、精確分類出縱向裂縫和橫向裂縫，以及龜裂和塊裂；H、計(jì)算每個(gè)裂縫的特征值，統(tǒng)計(jì)裂縫的數(shù)量，并根據(jù)裂縫特征值和數(shù)量對裂縫進(jìn)行嚴(yán)重程度的評價(jià)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述設(shè)定路程單元長度的步驟包括將拍攝出的一幀圖像所覆蓋的路程長度設(shè)定為路程單元長度。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，步驟C所述灰度圖是通過將接收到的圖像中每個(gè)象素點(diǎn)的紅R、綠G和藍(lán)B的值分別乘以加權(quán)值后進(jìn)行相加，并令該點(diǎn)的R、G和B的值等于計(jì)算出的和值得到的。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，步驟C所述使用二值化方法對圖像進(jìn)行分割的步驟包括將背景灰度等級1.2倍的灰度值設(shè)定為閾值，將圖像中灰度值大于該閾值的象素點(diǎn)設(shè)定為裂縫點(diǎn)，并將該裂縫點(diǎn)設(shè)為黑色，將圖像中灰度值小于該閾值的象素點(diǎn)設(shè)定為背景點(diǎn)，并將該背景點(diǎn)設(shè)為白色。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，步驟D所述根據(jù)投影圖初步定位裂縫在圖像中的位置的步驟包括將圖像的掃描方向作為橫軸，與橫軸正交方向上存在的圖像的灰度值總和作為縱軸，確定出一個(gè)坐標(biāo)區(qū)域，將二值圖中的裂縫區(qū)域分別投影在該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的橫軸和縱軸上，得到兩條一維曲線，從橫軸上一維曲線投影圖的左右兩個(gè)端點(diǎn)分別作垂直于橫軸的直線，從縱軸上一維曲線的投影圖的上下兩個(gè)端點(diǎn)分別作垂直于縱軸的直線，將該4條直線所界定的矩形區(qū)域作為裂縫在原二值圖中的位置；步驟D所述將裂縫初步分類為縱向裂縫或橫向裂縫，以及龜裂或塊裂兩類裂縫的步驟包括判定一個(gè)軸上的投影曲線呈帶狀并有比較少的明顯峰值的裂縫為橫向裂縫和縱向裂縫，判定在橫軸和縱軸的投影分布形狀相似，并且沒有明顯峰值的裂縫，或者投影具有多于3個(gè)明顯峰值的裂縫為龜裂和塊裂；步驟E所述已初步定位含有裂縫的區(qū)域?yàn)椴襟ED所界定出的矩形區(qū)域。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，在所述步驟F與步驟G之間進(jìn)一步包括G11、對圖像進(jìn)行膨脹和腐蝕處理，填充裂縫不連續(xù)的區(qū)域，得到完整的裂縫區(qū)域；G12、逐行掃描填充后的二值圖，當(dāng)掃描到第一個(gè)黑色象素點(diǎn)時(shí)，記錄該黑色象素點(diǎn)的坐標(biāo)值，將其標(biāo)記為邊界點(diǎn)，再按照逆時(shí)針方向分析該黑色象素點(diǎn)的8鄰域象素點(diǎn)，記錄該8鄰域象素點(diǎn)中白色區(qū)域與黑色區(qū)域交界處的黑色象素點(diǎn)的坐標(biāo)值，并將其標(biāo)記為邊界點(diǎn)，依此類推，直到標(biāo)記出所有的邊界點(diǎn)及其坐標(biāo)值；G13、根據(jù)裂縫走向趨勢，將標(biāo)記出的所有邊界點(diǎn)順序連接起來，得到完整的裂縫輪廓，然后利用細(xì)化算法，把裂縫輪廓細(xì)化到單像素寬。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于，步驟G所述精確分類出縱向裂縫和橫向裂縫包括將裂縫輪廓的兩個(gè)端點(diǎn)連成直線，判斷所連直線和道路橫截面的夾角是否小于45度，如果是，則將該裂縫判定為橫向裂縫，否則，將該裂縫判定為縱向裂縫。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，步驟H所述計(jì)算裂縫特征值的步驟包括取垂直方向裂縫兩個(gè)邊緣的中心點(diǎn)，并連接所取的各個(gè)中心點(diǎn)，形成曲線，將曲線的長度設(shè)定為該裂縫的等效長度；從曲線的一端開始，隔一個(gè)點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn)，直至曲線的另一端，每三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，得到各條直線，將直線距裂縫上邊緣的最大距離的2倍設(shè)定為該裂縫的最大寬度。
17.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，步驟G所述精確分類出多向裂縫中的龜裂和塊裂包括設(shè)定乘積閾值及矩形塊個(gè)數(shù)閾值，并設(shè)置兩個(gè)5×5模板，第一個(gè)模板中心的“十”字位置為1，而其它位置為0，第二個(gè)模板在對角線上全是1，其它位置全是0，將所述兩個(gè)模板與步驟C中所得的灰度圖分別做乘積，并取所得乘積的最大值，判斷該最大值是否大于設(shè)定的乘積閾值，如果是，則認(rèn)為存在近似的矩形裂縫，否則認(rèn)為不是矩形裂縫，依此類推，直至統(tǒng)計(jì)出整個(gè)圖像中存在的矩形塊的個(gè)數(shù)，然后，判斷統(tǒng)計(jì)出的矩形塊個(gè)數(shù)是否大于設(shè)定的矩形塊個(gè)數(shù)閾值，如果是，則將該裂縫判定為塊裂，否則，將該裂縫判定為龜裂。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其特征在于，步驟H所述計(jì)算裂縫特征值的步驟包括取圖像上裂縫輪廓四個(gè)方向的最遠(yuǎn)點(diǎn)，將該四個(gè)點(diǎn)連成外接矩形，并將該外接矩形的面積作為該裂縫的面積。
19.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括在檢測路面裂縫時(shí)，利用全球定位系統(tǒng)GPS技術(shù)定位裂縫在路網(wǎng)中的位置，并將確定的裂縫在路網(wǎng)中的位置信息存入路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中。
20.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括使用雷達(dá)測速儀測量承載車實(shí)際行駛速度，并根據(jù)實(shí)際行駛速度校正裂縫在路段中的位置。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種識別路面裂縫的系統(tǒng)和方法，利用數(shù)字成像技術(shù)獲取和存儲路面裂縫數(shù)據(jù)，通過數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)對路面裂縫圖像進(jìn)行圖像分割、裂縫提取、裂縫特征值計(jì)算、裂縫定位和裂縫分類，然后根據(jù)裂縫評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對圖像中的裂縫進(jìn)行受損程度的評價(jià)。本發(fā)明提出的系統(tǒng)和方法實(shí)現(xiàn)了全自動檢測和識別路面裂縫，并可實(shí)時(shí)對路面裂縫進(jìn)行分析和處理，從而克服了人工識別方法具有的勞動強(qiáng)度大、安全性低、行車受干擾、工作效率低和識別結(jié)果精確度較低的缺點(diǎn)，同時(shí)，大大提高了檢測工作效率。
文檔編號G01C7/00GK1563891SQ20041003396
公開日2005年1月12日 申請日期2004年4月20日 優(yōu)先權(quán)日2004年4月20日
發(fā)明者沙愛民, 張娟, 孫朝云, 高懷鋼 申請人:長安大學(xué)