基于不变矩特征的沥青路面破损图像识别

被引:22
作者
初秀民
王荣本
储江伟
王超
机构
[1] 吉林大学交通学院
[2] 吉林大学交通学院 吉林长春 
[3] 吉林长春 
关键词
路面破损; 模式识别; 不变矩; 神经网络;
D O I
10.13229/j.cnki.jdxbgxb2003.01.001
中图分类号
U416.2 [路面工程];
学科分类号
摘要
提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。设计了基于BP神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。并将路面破损图像子块模式矩阵的不变矩作为路面破损图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器。最后进行了路面破损图像识别试验,识别率达到83 3%。
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相关论文
共 2 条
  • [1] Cheng H D,Miyojim M.Novel system for automatic pavement distress detection. Journal of Computer in Civil Engineering . 1998
  • [2] Kelvin.Designs and implementation of automated systems for pavement surface distress survey. Journal of Infrastructure Systems . 2000