基于3D数据和双尺度聚类算法的路面裂缝检测

摘要：

为了更加准确高效地识别路面裂缝,提出一种基于路面3D数据和双尺度聚类算法的路面裂缝检测技术.首先,使用中值滤波以及Otsu阈值分割算法对采集到的路面裂缝3D数据进行预处理,获得二值化的路面裂缝图像,在此基础上,将不规则的路面裂缝区域使用规则椭圆模型表征为裂缝基本单元,作为聚类基础.然后,使用双尺度准则函数从最优化中心距离以及角度偏差两个尺度上对基本裂缝单元进行聚类识别.最后借助杠杆原理确定聚类后裂缝中心点位置,使用最小外接椭圆表征聚类后的实际裂缝区域,并使用圆形度因子进行了路面裂缝类型判断,对网状裂缝进行了路面破损程度参数分析,为路面破损程度量化分析提供了参考因子.实际路面裂缝的实验表明,文中方法具有良好的路面裂缝检测精度.

关键词：裂缝检测、聚类算法、双尺度、圆形度因子

所属期刊栏目：43

分类号：U416.043(道路工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51408045;长安大学中央高校基本科研业务费资助项目2013G3242007, 310824152103Supported by the National Natural Science Foundation of China51408045

在线出版日期：2015-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：99-105