[发明专利]基于椭球立体表征的裂缝三维检测方法

摘要

基于椭球立体表征的裂缝三维检测方法。本发明公开了基于视频流的路面裂缝动态检测方法，包括以下步骤：步骤1，读取路面三维图像数据矩阵；步骤2，对路面三维图像数据矩阵进行预处理，得到预处理后三维图像数据；步骤3，对预处理后的三维图像数据矩阵进行滤波处理，得到去噪后的三维图像数据矩阵；步骤4：提取去噪后的三维图像数据矩阵的每行数据，提取出完整的路面裂缝；步骤5，将路面裂缝划分为多个裂缝区域，求取每个附加深度的椭圆模型的表征参数；步骤6，根据表征参数对所有附加深度的椭圆模型进行聚类，得到聚类后的裂缝；步骤7，计算聚类后的裂缝的裂缝特征值，将裂缝分为网状裂缝和线性裂缝。本发明降低了计算量，复杂度，对细节信息丢失、虚假深度裂缝等原因造成的裂缝段，能够准确还原为完整裂缝。

主权项

基于椭球立体表征的裂缝三维检测方法，包括：步骤1，读取路面三维图像数据矩阵；步骤2，对路面三维图像数据矩阵进行预处理，得到预处理后三维图像数据；步骤3，对预处理后的三维图像数据矩阵进行滤波处理，得到去噪后的三维图像数据矩阵；步骤4：提取去噪后的三维图像数据矩阵的每行数据，分别进行smooth平滑处理和曲线拟合处理，得到平滑曲线和拟合曲线；根据得到的平滑曲线和拟合曲线提取基准线，即为路面的横断面轮廓线，将每一行的数据处理后，最终提取出完整的路面裂缝；其特征在于，还包括以下步骤：步骤5，将路面裂缝划分为多个裂缝区域，再将每个裂缝区域转化为附加深度的椭圆模型，每个附加深度的椭圆模型与其对应的裂缝区域具有等价归一化二阶中心距，求取每个附加深度的椭圆模型的表征参数，所述表征参数包括：椭圆中心点坐标、偏转角、长轴的长度、短轴的长度和深度；步骤6，根据表征参数对所有附加深度的椭圆模型进行聚类，得到聚类后的裂缝；所述根据表征参数对所有附加深度的椭圆模型进行聚类，包括：步骤61，对所有附加深度的椭圆模型进行编号，将所有附加深度的椭圆模型标记为未归类模型；步骤62，将未归类模型中长轴最长的附加深度的椭圆模型标记为当前起始聚类模型，当前起始聚类模型的编号为m，m＝1,2,...,M，M为所有附加深度的椭圆模型的数量；步骤621，将除过当前起始聚类模型后未归类模型中编号最小的附加深度的椭圆模型标记为待聚类模型，待聚类模型的编号为m′，m′≠m，m′＝1,2,...,M；步骤622，若当前起始聚类模型的表征参数与待聚类模型的表征参数满足聚类准则条件，则执行步骤623；否则，执行步骤624；所述聚类准则条件为：(条件1∪条件2)∩条件3∩条件4；其中，条件1为：(|Oa‑Ob|≤30)∪(|Oa‑Ob|≥150)；条件2为：条件3为：条件4为：XCa为中心点Ca的横坐标，YCa为中心点Ca的纵坐标，XCb为中心点Cb的横坐标，YCb为中心点Cb的纵坐标；其中，Ca为当前起始聚类模型的中心点、Oa为当前起始聚类模型的偏转角、La为当前起始聚类模型的长轴、Sa为当前起始聚类模型的短轴、Da为当前起始聚类模型的深度；Cb为待聚类模型的中心点、Ob为待聚类模型的偏转角、Lb为待聚类模型的长轴、Sb为待聚类模型的短轴、Db为待聚类模型的深度；步骤623，将待聚类模型标记为已归类模型，令待聚类模型的编号m′＝m，执行步骤624；步骤624，重复步骤621至623，直至未归类模型中的所有模型都被作为待聚类模型；步骤63，重复步骤62，直至所有未归类模型中的所有模型都被标记为已归类模型；步骤7，计算聚类后的裂缝的裂缝特征值，所述裂缝特征值包括裂缝长宽比R、裂缝块度H，根据裂缝特征值将裂缝分为网状裂缝和线性裂缝。