基于随机树算法的公路裂纹病害机器视觉监测方法  

Machine Vision Monitoring Method for Highway Crack Disease Based on Random Tree Algorithm

作　　者：练毅 宋昱磊 李胜永 程小平 戴杜鑫 LIAN Yi

机构地区：[1]江苏航运职业技术学院交通工程学院,江苏南通226010

出　　处：《湖南交通科技》2023年第1期33-37,共5页Hunan Communication Science and Technology

基　　金：江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202112703011Y);南通市“226”高层次人才科研项目(RC2020015);南通市科技计划项目(JCZ21072);江苏航运职业技术学院教育教改项目(HYJY/2021B01)。

摘　　要：针对公路管理和养护部门人工检查作业量大、自动化程度低的问题,采用机器视觉技术,采集和识别公路裂纹病害图像特征,研究基于图像形态学的公路裂纹机器视觉识别算法,开发公路裂纹病害监测系统,并进行系统的试验验证。研究结果表明:公路裂纹病害机器视觉监测系统能够可靠地分割公路图像中的连通域,提取连通域的最大费雷特径、紧致因子、延伸因子和海伍德因子等4个特征,随机树分类器可有效识别出连通域的类别,分类精度达到了86.5%。提出的公路裂纹病害机器视觉监测方法可以满足公路的监测精度需求,为公路养护自动化提供一种有效的思路和方法。

关 键 词：公路裂纹 机器视觉 随机树算法 特征提取 

分 类 号：U418.4[交通运输工程—道路与铁道工程]