[发明专利]一种基于图像处理的路面排水监测评估方法及系统有效

专利信息
申请号: 201911298225.9 申请日: 2019-12-17
公开(公告)号: CN111160153B 公开(公告)日: 2023-03-28
发明(设计)人: 吴伟林;余孝源;何伟;张浪文;谢巍;汤茂俊 申请(专利权)人: 华南理工大学;扬州盛世云信息科技有限公司
主分类号: G06V20/10 分类号: G06V20/10;G06V10/764;G06T7/62;G06T7/64
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 裴磊磊
地址: 511458 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图像 处理 路面 排水 监测 评估 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于图像处理的路面排水监测评估方法,其特征在于,包括下述步骤:

摄像机的双远心镜头在路面排水过程中采集图像数据信息;

采用剪切波变换对图像数据信息进行边缘检测预处理;

所述采用剪切波变换对图像数据信息进行边缘检测预处理,具体步骤为:

将输入图像进行多方向的剪切波变换,得到多个剪切波变换子图;

采用改进的 Canny 边缘检测算法对多个剪切波变换子图进行边缘检测处理后,再进行剪切波反变换,获得多个剪切波处理后的图像;

所述改进的Canny边缘检测算法为:

对采集图像数据信息进行卷积运算,得到平滑图像:

其中,表示输入图像,/表示卷积核矩阵;

所述剪切波变换定义为:

其中,表示输入图像,/表示剪切波, /表示各向异性膨胀矩阵, /表示剪切矩阵;

采用粒度测定方法对排水过程中路面的凸出物进行提取并计算;

所述采用粒度测定方法对排水过程中路面的凸出物进行提取并计算,具体步骤为:

采用局部自适应阈值法进行图像二值化处理;

确定隆起水面的粒度,筛选出二值图像中多个路面的凸出颗粒;

对所有凸出颗粒的轮廓进行跟踪,得到凸出颗粒的外轮廓特征,得到每个凸出颗粒位置,

将多个凸出颗粒图像分割为单个凸出颗粒图像同时剔除与边界连通的凸出颗粒,计算凸出颗粒的数量;

构建评价指标对路面排水质量进行评价,得到路面排水质量评价结果;

采用贝叶斯专家系统分类器对路面排水质量评价结果进行分类,并对路面进行分类;

采用混沌矩阵验证贝叶斯专家系统分类器的评估性能,得到路面排水过程评估性能;

所述采用混沌矩阵验证贝叶斯专家系统分类器的评估性能,具体定义评估性能的度量参数包括准确度、灵敏度、特异性和精密度,

所述准确度定义为:

所述灵敏度定义为:

所述特异性定义为:

所述精密度定义为:

其中,TP表示真阳性,FN表示假阴性,TN表示真阴性,FP表示假阳性。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的路面排水监测评估方法,其特征在于,所述采用局部自适应阈值法进行图像二值化处理,具体步骤为:

令和/表示图像中以坐标(i,j)为中心的邻域所包含的像素集合的标准差和均值;

图像中任意一点的阈值计算公式为:

其中,表示最小方差,p*p表示矩阵的维数大小,st分别表示两个变量,用于遍历p*p邻域,/表示坐标为/的像素值;

图像二值化的计算公式为:

其中,表示输入图像,/表示输出的二值图像。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的路面排水监测评估方法,其特征在于,所述构建评价指标对路面排水质量进行评价,具体评价指标为:

随着时间的推移,凸出物的数量:

随着时间的推移,凸出物的面积率:

随着时间的推移,凸出物的表面散射率:

/

其中,表示图像的总数量,/是成像时间间隔,/是物体凸出的数量,/表示物体凸出的面积。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的路面排水监测评估方法,其特征在于,所述采用贝叶斯专家系统分类器对路面排水质量评价结果进行分类,具体步骤为:采用贝叶斯专家系统分类器提取路面排水质量评价结果,存入先验概率中和条件概率中,所述贝叶斯专家系统分类器中的推理机根据先验概率和条件概率进行专家推理和类型识别,完成对路面排水质量评价结果分类。

5.一种基于图像处理的路面排水监测评估系统,其特征在于,包括:中央处理器、摄像机、照明模块、高度调节设备、数据库、轮式移动平台和喷水器;

所述摄像机用于获取道路表面排水过程中的图像数据信息,所述摄像机采用双远心镜头;

所述照明模块采用双远心平行光源,用于提供背光式照明,给摄像机补光;

所述高度调节设备与摄像机连接,并与中央处理器进行数据传输,用于调节摄像机的高度;

所述数据库用于存储摄像机在排水过程中采集的图像数据信息,并与中央处理器进行数据传输;

所述轮式移动平台用于控制系统转向;

所述喷水器用于在采集路面排水图像时进行喷水;

所述中央处理器包括边缘检测预处理单元、凸出物提取计算单元、评价指标构建单元、评价结果分类单元和性能评估单元;

所述边缘检测预处理单元用于采用剪切波变换对图像数据信息进行边缘检测预处理;

所述采用剪切波变换对图像数据信息进行边缘检测预处理,具体步骤为:

将输入图像进行多方向的剪切波变换,得到多个剪切波变换子图;

采用改进的 Canny 边缘检测算法对多个剪切波变换子图进行边缘检测处理后,再进行剪切波反变换,获得多个剪切波处理后的图像;

所述改进的Canny边缘检测算法为:

对采集图像数据信息进行卷积运算,得到平滑图像:

其中,表示输入图像,/表示卷积核矩阵;

所述剪切波变换定义为:

其中,表示输入图像,/表示剪切波, /表示各向异性膨胀矩阵, /表示剪切矩阵;

所述凸出物提取计算单元用于采用粒度测定方法对排水过程中路面的凸出物进行提取并计算;

所述采用粒度测定方法对排水过程中路面的凸出物进行提取并计算,具体步骤为:

采用局部自适应阈值法进行图像二值化处理;

确定隆起水面的粒度,筛选出二值图像中多个路面的凸出颗粒;

对所有凸出颗粒的轮廓进行跟踪,得到凸出颗粒的外轮廓特征,得到每个凸出颗粒位置,

将多个凸出颗粒图像分割为单个凸出颗粒图像同时剔除与边界连通的凸出颗粒,计算凸出颗粒的数量;

所述评价指标构建单元用于构建评价指标对路面排水质量进行评价,得到路面排水质量评价结果;

所述评价结果分类单元用于采用贝叶斯专家系统分类器对路面排水质量评价结果进行分类,并对路面进行分类;

所述评价结果分类单元采用混沌矩阵验证贝叶斯专家系统分类器的评估性能,得到路面排水过程评估性能;

所述采用混沌矩阵验证贝叶斯专家系统分类器的评估性能,具体定义评估性能的度量参数包括准确度、灵敏度、特异性和精密度,

所述准确度定义为:

所述灵敏度定义为:

所述特异性定义为:

所述精密度定义为:

其中,TP表示真阳性,FN表示假阴性,TN表示真阴性,FP表示假阳性。

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