人工种群与Agent结合的路面裂纹智能检测方法

"基于人工种群和Agent的路面裂纹检测算法" 是2007年发表于《哈尔滨工业大学学报》的一篇自然科学论文，由张洪光和王祁共同撰写。该研究提出了一种结合二值化算法与Agent技术的路面裂纹检测方法，旨在改善在噪声、油污和黑斑等干扰因素下的路面图像识别效果。 在二值化算法部分，研究人员借鉴了自然生命系统的原理，构建了人工种群模型。这一模型模拟了新陈代谢、生物淘汰和繁殖等过程。在图像处理的上下文中，这意味着通过对人工种群个体的优胜劣汰机制，来优化和选择最佳的二值化策略，从而实现对路面图像的清晰分割，突出裂纹特征。 接下来，研究引入了多类别的Agent算法。这些Agent具备一定的先验知识，能够对二值化后的图像进行更深入的分析。每个Agent具有特定的功能，可以识别和处理特定类型的图像特征，如裂纹的形状、大小和纹理。通过协同工作，Agent能够更准确地定位和识别路面裂纹，提高检测的精确度。 实验结果显示，该算法在处理实际道路图像时，尤其是在面对噪声、油污和黑斑等常见问题时，表现出了良好的鲁棒性，取得了显著的进步。这表明该方法对于路面裂纹检测的自动化具有很大的潜力，可以为道路维护和安全管理提供有效的技术支持。 关键词涉及到人工生命（Artificial Life）、路面裂纹检测、人工种群和Agent技术。文章按照中国图书馆分类号被归类在U416，即公路运输类，具有较高的学术价值和应用前景。文献标识码A表明这是一篇原创性的科研论文，而文章编号则用于唯一标识该篇文章，便于后续引用和检索。 这篇论文是针对路面裂纹检测技术的创新研究，通过结合人工种群的进化策略和Agent智能决策，提高了图像处理的效率和准确性，对于交通基础设施的健康监测领域具有重要的理论和实践意义。