基于数据挖掘的自动道路缺陷识别技术研究

“泰迪杯全国数据挖掘挑战赛的论文报告，涉及道路缺陷自动识别，主要利用数据挖掘技术，包括图像预处理、分割、特征提取、边缘检测等步骤，以及梯度倒数加权平均滤波算法和随机游动分割方法的应用，结合BP神经网络进行模式识别。” 这篇论文主要探讨了如何利用数据挖掘技术来实现道路缺陷的自动识别，这是一个在交通管理和道路维护领域具有重要应用价值的问题。论文首先介绍了道路缺陷的分类，主要包括结构性破损（如龟裂、块裂、网裂、纵裂和横裂）和功能性破损。其中，结构性破损是最常见的一类。 在技术实施方面，论文详述了以下几个关键步骤： 1. **图像预处理**：这是图像处理的第一步，旨在提高图像质量，减少噪声和不清晰的部分。MATLAB图形图像处理工具箱被用来执行这一过程。 2. **图像分割**：这一阶段的目标是将图像中的道路缺陷部分从背景中分离出来。论文中提到了两种不同的分割方法，一种是边缘检测，适用于某些类型的缺陷；另一种是灰度阈值分割，配合随机游动分割方法用于坑槽图像的分割，以获得更精确的分割结果。 3. **特征提取**：通过分析计算图像的特征参数，如平均缝宽、裂缝宽度、块度和面积，这些参数有助于区分不同类型的缺陷。 4. **边缘检测**：在图像分割过程中，边缘检测是识别道路缺陷边界的关键，帮助确定破损区域。 5. **滤波算法**：论文提出使用梯度倒数加权平均滤波算法，这种算法能够有效平滑背景、去除噪声，对于复杂的路面图像尤其有效。 6. **模式识别**：最后，采用BP（Back Propagation）神经网络进行模式识别，将提取的特征与已知的缺陷类型进行匹配，以识别出具体的道路缺陷。论文还深入讨论了识别结果和学习率的影响。 这篇论文提供了一套综合的数据挖掘和图像处理解决方案，用于自动检测和识别道路缺陷，这对于提升道路维护效率和交通安全具有重要意义。这种方法不仅在理论上具有价值，而且在实际应用中也有广阔前景，特别是在智能交通系统和物联网技术日益发展的今天。