模糊核空间下高速公路路面裂缝智能识别与评价

发布时间：2018-01-06 19:20

  本文关键词：模糊核空间下高速公路路面裂缝智能识别与评价　出处：《公路》2014年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为实现大规模高速公路路面裂缝快速精确识别和评价,提出了模糊核空间下的高速公路路面裂缝识别与评价模型。将裂缝的影像栅格数据空间转换到核空间,在高维空间中,构建了模糊识别策略,根据裂缝和路面的不同特征设计了加权模糊SVM二分类识别方法,最后设计了基于核理论的裂缝损伤评价指标(KPCI)。理论分析和试验结果显示在模糊核空间中进行路面裂缝的识别和评价更客观,识别精度更高。
[Abstract]:In order to realize the large-scale highway pavement crack fast and accurate identification and evaluation, put forward the highway pavement crack identification and evaluation of the fuzzy kernel space model. The image raster data spatial crack conversion to kernel space in high dimensional space, constructs the fuzzy recognition strategy, according to the different characteristics of surface cracks and the design of fuzzy SVM classification two recognition method of weighted, finally design the crack damage evaluation index based on the theory of nuclear (KPCI). The theoretical analysis and experimental results show that the identification and evaluation of pavement cracks in the fuzzy kernel space is more objective, more high recognition accuracy.

【作者单位】： 长安大学公路学院;长江委长江空间信息技术工程有限公司;
【基金】：长江学者和创新团队发展计划资助IRT 1050,项目编号1050 中央高校基本科研业务费专项资金项目,项目编号CHD2011JC011、CHD2011JC085
【分类号】：U418.6
【正文快照】： 基于摄影/摄像和模式识别技术的图像检测技术已广泛应用于高速公路路面裂缝自动化检测领域。研究集中在成像机理和基于裂缝象元的损伤检测,主要有基于样本空间的分割算法和基于多尺度空间的图像分割算法,包括小波变换、神经网络、遗传学、模糊逻辑学、分形学、数学形态学、人

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1389184