基于图像处理与数据挖掘的路面缺陷自动识别技术

"泰迪杯 全国数据挖掘挑战赛-第一届-B007-L-林昂_基于图像处理和数据挖掘技术的道路缺陷类型的自动识别.pdf" 这篇论文详细探讨了如何结合图像处理技术和数据挖掘方法来自动识别道路缺陷类型。在当今社会，随着经济的快速发展，道路交通在国民生产和日常生活中的地位愈发重要。城市道路建设作为基础设施建设的关键部分，其工程质量直接影响到道路的使用寿命和安全性。因此，对道路缺陷的及时检测和识别显得尤为重要。 论文首先对路面缺陷的原始图像进行了深入分析，以确定图像的特征，这是选择合适的图像预处理方法、图像特征值以及分类识别算法的基础。接着，作者研究了路面图像的预处理技术，包括直方图均化和灰度变换来增强图像的对比度，以及使用加权邻域均值滤波进行平滑处理，以减少噪声。通过比较不同的边缘检测算法（如Canny、Prewitt和Sobel等），论文发现Sobel算子在检测道路缺陷边缘时表现最佳。此外，还应用了数学形态学操作来填充边缘内部的孔洞和去除小噪声区域。 在预处理之后，论文聚焦于裂缝目标的特征提取与识别。提出了四种主要的特征类别：一是通过垂直和水平投影统计图提取投影特征；二是运用Proximity算法提取裂缝目标的邻近关系特征；三是计算破损密度因子来反映裂缝的密集程度；四是利用分形维数计算来揭示裂缝的复杂结构。这些特征有助于区分不同类型的路面裂缝。 最后，论文采用了支持向量机（SVM）算法进行分类识别。在已有的研究基础上，选择了径向基函数（RBF）作为SVM的核函数，并通过30幅图像的交叉验证实验，调整核函数的参数，以优化模型性能。实验结果表明，所提出的方法能够较为准确地识别出不同类型的路面缺陷，具有较高的识别准确率。 这篇论文在数据挖掘和图像处理领域提供了一种有效的方法，用于自动识别道路缺陷，这在公路养护和交通安全方面具有重要的实际应用价值。关键词包括数据挖掘、图像处理、路面缺陷类型、模式识别和支持向量机。