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J-GLOBAL ID：201702270959912812   整理番号：17A0349926

ラインアレイCCDカメラ画像に対するクラック認識【JST・京大機械翻訳】

Pavement crack detection algorithm for linear array CCD images

著者 (4件)： Jia Di (School of Electronic and Information Engineering Liaoing Technical University) ,  Song Weidong (School of Geomatics, Liaoing Technical University) ,  Dai Jiguang (School of Geomatics, Liaoing Technical University) ,  Zhu Hong (School of Geomatics, Liaoing Technical University)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 21  号： 12  ページ： 1623-1633  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 道路の亀裂の等級評価は道路保全の基本的な任務の一つであり、現在国内の関連部門は主にリニアアレイカメラを通じて道路画像を収集する。道路画像の亀裂の識別は多くの要因によって妨害される(樹木と車両の投影、照明変化、油漬、枝と稲わらなどの-、各種のゴミ)、道路画像に基づく自動識別アルゴリズムの正確率を低下させ、道路等級評価に対して人工の方式を採用している。この問題を解決するために,道路画像のためのロバストロバスト識別法を提案する。方法:画像のサイズが大きいため、同時に照明不均一性がもたらす問題を避けるため、まず画像をブロックし、改良CVモデルを用いて、ブロック画像に対して前処理を行い、初歩的な分割結果を得た。第二に,以下の4つの特性によって,CCDアレイ画像の亀裂を認識した。1)亀裂はブロック領域において小さい面積比を占める。2)画像における亀裂の連続性は悪かった。3)亀裂幅と長さの比率は小さい。4)同じ断裂の走向は基本的に一致する。亀裂の後の二つの特徴を利用するために、楕円フィッティングの方法を用いて初歩的な分割領域の方向を計算し、これを基礎としてこれらの領域を4種類に分けた。各分類において、各区域内の重心位置を計算し、重心間のベクトルを構築し、再帰的アルゴリズムを用いてその共線性を計算し、断裂検出結果を獲得し、これを基礎として活動モデルの初期距離行列を構築し、元の中でより精確な断裂領域を反復する。結果:2000の道路画像から道路亀裂を含む画像100個を選び、番号などの間隔でそれぞれ5組の断裂を含まない画像100個を取り出し、各組の200個の構成データセットをテストし、分類指標統計を用いて本アルゴリズムの性能を評価した。正確さ,感度,精度,および精度は95%以上であり,道路亀裂の検出と抽出時間は約1分であった。【結論】この方法は,効果的に亀裂を認識するだけではなく,環境における多くの因子の干渉を克服することができ,誤認識率は低く,高い実用的価値がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 断裂 ,  *画像 ,  重心 ,  照明 ,  ベクトル ,  連続性 ,  不均一性 ,  道路 ,  亀裂幅 ,  アルゴリズム ,  *CCDカメラ ,  前処理 ,  距離行列 ,  再帰アルゴリズム ,  自動認識

著者キーワード (5件)： pavement crack detection ,  ellipse fitting ,  centroid ,  interference ,  level set

分類 (1件)： 道路の維持修繕  (RC08050E)

タイトルに関連する用語 (3件)： アレイ ,  CCDカメラ ,  クラック