專利名稱：基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種公路路面裂縫識別方法，具體涉及一種基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立方法。
背景技術：
公路在使用過程中，由于行車荷載作用和自然因素的影響，使路面逐漸產(chǎn)生各種破損。破損對車輛的行駛速度、燃料消耗、機械磨損、行車舒適以及交通安全等都會造成有害影響。裂縫是路面破損中一個重要指標，如果能快速準確檢測和識別路面裂縫，并采取相應的修補措施，則可消除安全隱患。公路路面裂縫的檢測最重要的指標在于裂縫的識別率和誤判率?，F(xiàn)有公路路面裂縫檢測技術通常采用以下幾種方法(1)、傳統(tǒng)的人工視覺檢測技術，由于整個過程均為人工處理，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，檢測精度較低。O)、基于二維灰度信息的圖像處理技術，使路面裂縫的自動檢測成為可能，其采用線陣相機在輔助照明條件下獲取路面圖像，系統(tǒng)設計較容易，但該技術很難將路面油污、 輪胎痕跡、黑斑、樹木陰影、光照不均等與路面實際裂縫相區(qū)分，因此，該技術很難找到合適的閾值來檢測路面裂縫，檢測效果不理想，裂縫誤判率較高。(3)、基于結構光的三維裂縫檢測技術，該技術獲得的路面信號包含了路面三維輪廓信息，該技術數(shù)據(jù)精度高、特征豐富，對油污、黑斑以及隨機噪聲不敏感，很好的克服了二維灰度信息圖像處理技術對陰影、油污等干擾因素敏感的問題，有效的提高了路面裂縫識別率。圖2為帶陰影的裂縫圖片，圖2中標識位置即為檢測到的裂縫點，可見，基于結構光三維裂縫檢測技術能夠有效地解決陰影對裂縫識別的干擾問題。然而，由于此技術的特殊性，仍然存在以下待研究的問題(1)、采樣光條數(shù)量的確定在拍攝視場固定的前提下，如果三維激光采樣數(shù)據(jù)較少，即采樣光條的個數(shù)η較少時，此時光條間隔必然較大，就會出現(xiàn)裂縫漏檢的情況，并且，由于路面病害的復雜多樣性，較少的采樣數(shù)據(jù)也無法作為判定此處有無裂縫的準確依據(jù)。如果三維激光采樣數(shù)據(jù)較多，也會帶來光條之間互相干擾，三維激光傳感器設計難度提高，硬件成本增加等問題。O)、決策因子m的確定當路面裂縫無明顯深度變化，如被沙土填充時(此種情況下，基于灰度信息的二維圖像處理技術也很難實現(xiàn)裂縫準確檢測)，三維激光檢測技術獲得的三維信息將很難反映路面裂縫情況，即有裂縫的情況下，打到土埋裂縫上的光條未發(fā)生變形，如圖3所示，圓圈標記處為1米長橫向裂縫，其右側約0. 65米長度的裂縫被沙土填充；由圖3可見，打到圖片右側沙土填埋處的光條未發(fā)生變形。此外，由于三維激光檢測技術存在的盲目性，路面病害的復雜多樣性，在無裂縫的情況下，三維激光光條也會出現(xiàn)變形情況，如圖4所示，光條打到了小坑洼上，光條發(fā)生變形， 即將非裂縫信息檢測為裂縫信息。因此在采樣激光光條數(shù)量η確定的前提下，研究m這一決策因子(多少個光條同時發(fā)生變形，判斷為裂縫的準確性較高，m為正整數(shù))能夠為實際檢測提供重要依據(jù)。m的確定是裂縫識別的關鍵環(huán)節(jié)，直接影響著裂縫檢測正確率。如圖3所示，如果選取m = 3，即4根采樣光條有3根發(fā)生變形時，判定此處有裂縫，則會造成裂縫的誤檢。Liviu Bursanescu提出路面裂縫采樣間隔為11厘米，即每11厘米打一個光條 (^JaL((Three-dimensional infrared laser vision system for road surface features analysis)) :Liviu Bursanescu. Proceeding of SPIE Vol. 4430 (2001) :802) ； J. Laurent 也在其文章中提到了其系統(tǒng)的采樣間隔(參見《Development of a new 3D transverse laser profiling system for the automatic measurement of road cracks :J.Laurent. Proceedings of the 6th Symposium on Pavement Surface Characteristics-SURF, Portoroz, Slovenia, 2008), Liviu Bursanescu 和 J. Laurent 提出的技術方案僅僅根據(jù)經(jīng)驗給出采樣間隔的具體數(shù)字，并未綜合考慮影響確定采樣間隔的因素，比如裂縫識別正確率，實際路面情況，實際硬件允許的極限數(shù)量等。綜合分析以上影響因素，尋求合理的采樣光條數(shù)量及決策因子m的確定方法，據(jù)目前所查文獻尚未見報道。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是為了解決在結構光三維裂縫檢測方式中無法有效的確定采樣光條數(shù)量η及決策因子m，從而導致路面裂縫中漏檢率和誤判率較高的問題，提供一種基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立方法。本發(fā)明的基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立方法是通過以下步驟實現(xiàn)的步驟一、公路路面裂縫識別兩類錯誤分析公路路面裂縫在檢測過程中不可避免的會出現(xiàn)兩類錯誤檢測第一類錯誤α，路面實際存在裂縫，檢測結果為無裂縫，這會造成漏檢，第二類錯誤β，路面實際上無裂縫，檢測結果為有裂縫，這將造成誤檢；步驟二、基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立設三維裂縫檢測系統(tǒng)傳感器光條個數(shù)為η個，η個光條打到路面上發(fā)生變形的實驗應相互獨立，設&為二項隨機變量，i為正整數(shù)，且1 < i < n，記在η個光條中，
^ _|1，當?shù)趇個光條發(fā)生變形時
/=|o,當?shù)趇個光條不變形時 ηη于是有Σ I/為η個光條發(fā)生變形的總個數(shù)b JUb= Σ I/，因此b應服從概率
/=1 /=1
分布中的貝努力分布即b B(n，P0)，P0為每個光條發(fā)生變形的概率，B表示貝努力分布，檢驗的原假設HO為有裂縫，P0 = ρ ;p為有裂縫時光條發(fā)生變形的概率，在HO為真的假定下，若規(guī)定當η個光條變形的總個數(shù)b ^ m時，裂縫存在，則裂縫檢測的正確率為η個光條中出現(xiàn)變形個數(shù)b = m，m+l，m+2，…，η的概率的總和，用P(n，m， P)表示，m為決策因子，P(n，m，p) = η個光條出現(xiàn)m個變形的概率+ (m+1)個變形的概率+…+η個變形的
概率。即
公式
權利要求
1. 一種基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立方法，其特征在于所述方法是通過以下步驟實現(xiàn)的步驟一、公路路面裂縫識別兩類錯誤分析公路路面裂縫在檢測過程中不可避免的會出現(xiàn)兩類錯誤檢測第一類錯誤α，路面實際存在裂縫，檢測結果為無裂縫，這會造成漏檢，第二類錯誤β，路面實際上無裂縫，檢測結果為有裂縫，這將造成誤檢； 步驟二、基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立 設三維裂縫檢測系統(tǒng)傳感器光條個數(shù)為η個，η個光條打到路面上發(fā)生變形的實驗應相互獨立，設&為二項隨機變量，i為正整數(shù)，且1 ( i ( n，記在η個光條中， 于是有
全文摘要
基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立方法，它涉及一種公路路面裂縫識別方法，以解決在結構光三維裂縫檢測方式中無法有效的確定采樣光條數(shù)量n及決策因子m，從而導致路面裂縫中漏檢率和誤判率較高的問題。方法步驟一、公路路面裂縫識別兩類錯誤分析；步驟二、基于假設檢驗的公路路面裂縫識別決策模型的建立；步驟三裂縫檢測正確率函數(shù)的單調性分析；步驟四通過用戶決策需要設置兩類錯誤發(fā)生率并結合實際硬件允許的極限數(shù)量來確定合理的采樣光條數(shù)n，為三維裂縫檢測系統(tǒng)中傳感器設計提供決策方案；步驟五檢測用戶根據(jù)其決策需要靈活設計規(guī)則的可信度要求，使其滿足新的可信度即檢測正確率要求。本發(fā)明用于路面裂縫檢驗。
文檔編號G01N21/88GK102323269SQ20111013478
公開日2012年1月18日 申請日期2011年5月23日 優(yōu)先權日2011年5月23日
發(fā)明者劉宛予, 孫曉明, 王佩, 黃建平 申請人:哈爾濱工業(yè)大學