[发明专利]一种基于阈值分割的道路病害定位方法

权利要求书

1.一种基于阈值分割的道路病害定位方法，该方法以探地雷达数据为基础，采用卡尔曼滤波和均值滤波对原始数据进行预处理并去除干扰信号，然后再利用阈值获取病害位置信息，在对原始数据进行预处理的过程中，首先采用二维卡尔曼滤波去除背景噪声，具体步骤如下：

步骤(A1)：对雷达数据D(i',j')，i'＝1,2,……,n-k，j'＝1,2,……,m-k的边界进行延拓，其中k是延拓范围，延拓后的雷达数据D(i,j)，i＝1,2,……,n，j＝1,2,……,m；

步骤(A2)：设系统预测矩阵分别为P(i,j)，P1(i,j)，初始为零矩阵，系统预测方程P1(i,j)＝a²×P(i-1,j)+b²×P(i,j-1)+c²×P(i-1,j-1)+Q，其中a，b，c是亮度系数，通常a+b+c＝1，Q是随机噪声信号N1(i,j)的方差；

步骤(A3)：通过系统预测方程，得到卡尔曼增益其中h是输入系数，决定滤波的带通大小，R是随机噪声信号N2(i,j)的方差，然后再更新系统预测方程，P(i,j)＝P1(i,j)-h×Kg(i,j)×P1(i,j)；

步骤(A4)：得到滤波后雷达数据T(i,j)＝a×T(i-1,j)+b×T(i,j-1)+c×T(i-1,j-1)+Kg(i,j)×(Z(i,j)-a×h×T(i-1,j)-b×h×T(i,j-1)-c×h×T(i-1,j-1))，其中Z(i,j)＝h×D(i,j)+N2(i,j)。

2.通过权利要求1所述方法，可以去除雷达数据采集过程中的部分噪声，再对得到的雷达数据T作均值滤波，使数据连续且平滑，再通过指数减损，去除由于信号叠加产生的假信号，依次含有以下步骤：

步骤(B1)：设均值滤波窗口宽度为w×w，滤波后得到的雷达数据为T'；

步骤(B2)：对雷达数据T'进行指数减损，减损后的数据T”＝T'×E，其中E＝[e₁,e₂,…,e_n]，e₁(j)＝e₂(j)＝…＝e_n(j)＝a^j，j＝1,2,……,m，a∈(0,1)。

3.通过权利要求2所述方法，得到减损后的雷达数据为T”，再将大于阈值的数据保存下来，减损周围一定范围内数据，逐步确定所有大于阈值的病害位置，具体步骤如下：

步骤(C1)：设定阈值λ，窗口宽度为τ，从雷达数据第一个位置开始扫描，当T”(i,j)>λmax(T″)时，T”(k₁,j)＝0，其中k₁＝1,2,…,n，j＝j-τ,j-τ+1,…,j-1,j+1,j+2,…,j+τ，T”(i+k₂,j)＝0，其中k₂＝-j+1,-j+2,…,-1,1,2,…,m-j；

步骤(C2)：对于得到的一系列大于阈值的数据T”(i,j)，依据相邻数据之间的距离判断是否是同一病害，当距离D_t＝j₁-j₂≤2×τ时，将数据T”(i₁,j₁)与T”(i₂,j₂)合并为同一病害；

步骤(C3)：当道路病害的数据识别完成以后，再设雷达数据道间距为d，雷达波波速为v，时间窗为T_w，道路病害范围Rx＝d(i_b-i_a)，其中T”(i_a,j_a)与T”(i_b,j_b)分别为某一病害对角方向两端的边缘数据。