[发明专利]基于图像的道面裂缝病害自适应恒虚警检测方法有效
申请号: | 201810674803.3 | 申请日: | 2018-09-21 |
公开(公告)号: | CN108921076B | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
发明(设计)人: | 李鹏;蒋威;张精榕;顾彬彬 | 申请(专利权)人: | 南京信息工程大学 |
主分类号: | G06V20/20 | 分类号: | G06V20/20 |
代理公司: | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人: | 张立荣;吴扬帆 |
地址: | 210019 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 裂缝 病害 自适应 恒虚警 检测 方法 | ||
1.一种基于图像的道面裂缝病害自适应恒虚警检测方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1)按预设图像采样规则从路面视频中抽取路面图像,通过逐行或逐列抽取图像数据,将二维采样图像的像素灰度值转换为一维像素灰度-位置信号;
步骤2)确定检测单元与前后参考单元的数据滑动窗长度、滑动步长,判断是否设定保护窗并确定保护窗的长度;将所述一维像素灰度-位置信号的数据按照单元长度d、参考单元长度n依次划分为前沿参考单元、前沿保护单元、检测单元、后沿保护单元以及后沿参考单元;
步骤3)分别计算前后滑动窗中图像像素灰度的均值和方差,根据计算结果设定检测单元的阈值,对检测单元中每一个像素的灰度数据进行阈值处理,若大于阈值则保留该像素灰度值,若小于阈值则将该像素灰度值置0;
步骤4)将处理过的行或列像素灰度数据按原位置排列,获得处理后图像数据;
步骤5)识别处理后的图像数据的裂缝类别;
所述步骤3)中阈值设为为前、后滑动窗的数据均值的较大者,σc_max取前、后滑动窗的数据标准差的较大者,Tc为表示品质因素的加权值。
2.根据权利要求1所述的基于图像的道面裂缝病害自适应恒虚警检测方法,其特征在于所述步骤1)预设图像采样规则依据检测车辆的车速、图像处理装置运算时间和图像采集设备的帧率确定。
3.根据权利要求1所述的基于图像的道面裂缝病害自适应恒虚警检测方法,其特征在于所述步骤2)中设定每次滑动步长d/2。
4.根据权利要求1所述的基于图像的道面裂缝病害自适应恒虚警检测方法,其特征在于根据预设虚警概率大小、参考滑动窗的长度n通过式(1)计算Tc,
式中Pfa表示预设虚警概率;n表示参考滑动窗的长度。
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