[发明专利]一种公路交通工程路面质量检测方法

说明书

本发明涉及图像数据处理领域，具体涉及一种公路交通工程路面质量检测方法。该方法根据获取的目标路面对应的各帧拍摄图像得到了目标路面对应的目标图像，每个目标图像中包括一个完整的裂缝；计算各目标图像对应的裂缝类型评判指标，根据所述裂缝类型评判指标判断各目标图像的裂缝类型；所述裂缝类型评判指标包括横纵波动范围的比值、行和平均波峰与列和平均波峰的差异程度、行和曲线波动程度以及列和曲线波动程度；根据各目标图像上裂缝总面积所占像素点数量和边缘像素点的数量估算裂缝缝宽。本发明基于拍摄得到的目标路面的图像实现了对目标路面的裂缝类型的判断以及裂缝缝宽的估计，也即实现了对公路交通工程路面质量的检测。

技术领域

本发明涉及图像数据处理领域，具体涉及一种公路交通工程路面质量检测方法。

背景技术

公路作为我国基础设施建设，不仅满足人们群众的出行，而且直接对经济的发展有着基础性的作用，因此，必须要保证公路工程的质量。但是，当前公路路基路面的质量存在着一些问题，影响到了公路安全事业的发展。

裂缝是路面各类破损中最常见、最易发生和最早期产生的病害之一，会影响路容美观和行车的舒适性，而且容易扩展造成路面的结构性破坏，缩短路面的使用寿命。因此路面出现裂缝，应及时进行密封修补，否则雨水及其他杂物就会沿裂缝进入面层结构及路基，导致路面承载能力下降，加速路面局部或成片损坏。裂缝的类型主要包括纵向裂缝，横向裂缝和龟状网裂，每种裂缝的成因互不相同，并且不同宽度裂缝的维护要求也不相同，如何实现对路面裂缝类型以及对应的严重程度的判断，对开展公路维护工作具有重要意义。

发明内容

为了实现对路面裂缝类型以及严重程度的判断，本发明的目的在于提供一种公路交通工程路面质量检测方法。

本发明提供的一种公路交通工程路面质量检测方法，包括以下步骤：

获取目标路面对应的各帧拍摄图像，对所述目标路面对应的各帧拍摄图像进行灰度化和反向处理，得到所述目标路面对应的各帧灰度反向图像；

对所述目标路面对应的各帧灰度反向图像进行增强和二值化处理，并根据处理后各帧图像对应的行和列数据判断各帧图像是否为疑似裂缝图像，若所述目标路面对应的处理后的各帧图像中存在疑似裂纹图像且不存在相邻帧疑似裂纹图像，则将各疑似裂纹图像记为各目标图像；若存在相邻帧疑似裂纹图像，则将所述相邻帧疑似裂纹图像进行图像拼接处理，得到1个或多个目标图像，每个目标图像中包括一个完整的裂缝；

计算各目标图像对应的裂缝类型评判指标，根据所述裂缝类型评判指标判断各目标图像的裂缝类型；所述裂缝类型评判指标包括横纵波动范围的比值、行和平均波峰与列和平均波峰的差异程度、行和曲线波动程度以及列和曲线波动程度；根据各目标图像上裂缝总面积所占像素点数量和边缘像素点的数量估算裂缝缝宽。

进一步的，所述并根据处理后各帧图像对应的行和列数据判断各帧图像是否为疑似裂缝图像，包括：

对二值化后的每帧图像中的像素值按照行、列的方向进行累加分析，计算出行、列白色像素累加曲线，公式如下：

其中，为某帧二值化后的图像对应的行像素累加序列中的第行和，为该帧二值化后的图像对应的列灰度累加序列中的第列和，为该帧二值化后的图像对应的总行数和总列数；代表该帧二值化后图像的第行第列像素的像素值；

若某帧二值化后的图像中连续满足的行数大于或/和连续满足的列数大于，则将该帧二值化后的图像判定为疑似裂缝图像。

进一步的，利用如下公式计算各目标图像对应的横纵波动范围的比值：

其中，为某目标图像对应的横纵波动范围的比值，为该目标图像中的行坐标的下限值，为该目标图像中的行坐标的上限值；为该目标图像中的列坐标的下限值，为该目标图像中的列坐标的上限值，为第行像素值之和，为第列像素值之和。

进一步的，利用如下公式计算各目标图像对应的行和平均波峰与列和平均波峰的差异程度：