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J-GLOBAL ID：201702254079087890   整理番号：17A1724869

舗装亀裂検出のためのグループ化3Dレーザ画像化とスパース点【Powered by NICT】

3D laser imaging and sparse points grouping for pavement crack detection

著者 (4件)： Li Qingquan (4S Lab, Shenzhen University) ,  Zhang Dejin (EE, Hubei Univ. of Tech.) ,  Zou Qin (CS, Wuhan University) ,  Lin Hong (Zoyon Co., Ltd.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 2036-2040  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的光学イメージングは捕捉し,照明変動,影の影響による舗装亀裂を表すに限界がある。本研究では,レーザ画像技術を用いて,密な3D点を持つ舗装表面をモデル化し,3D点雲からの亀裂を検出するために提案したスパース点グループ分け法。,周波数解析に基づくアルゴリズムは,舗装の制御プロファイルと材料集合組織からの潜在的亀裂を分離した。第二に,点雲から生成した距離画像は,画像パッチに分割する,を用いて亀裂を含むおそらく画像パッチを同定するための学習アルゴリズム。第三に,抽出されたパッチは,潜在的亀裂方向の一貫性をチェックすることによりフィルタリングした。最後に,エッジ重みはゲシュタルト法則を参照して亀裂種子対に帰属される,最終的な亀裂を抽出するために開発した最小スパンニング木に基づくアルゴリズム。広範な実験は,提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *舗装 ,  フィルタリング ,  アルゴリズム ,  画像処理 ,  距離画像 ,  *三次元 ,  *亀裂 ,  画像技術 ,  *画像 ,  *レーザ ,  モデリング ,  *透視図法 ,  学習アルゴリズム ,  周波数解析
準シソーラス用語： *亀裂検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 舗装 ,  亀裂検出 ,  グループ化 ,  3D ,  レーザ ,  画像化