路面裂缝自动识别算法进展与挑战

本文综述了路面裂缝图像自动识别算法的发展与挑战，针对公路养护管理、路面性能评估以及材料和结构设计中的重要应用背景。目前，自动检测路面裂缝的方法主要包括以下几个方面： 1. 预处理方法：为了提高图像质量，研究者们开发了一系列预处理技术，如图像增强和去噪。这些步骤旨在消除光照不均、油污等环境因素对图像的影响，使得后续的裂缝识别更加准确。 2. 空间域识别算法：主要包括基于阈值分割的策略，通过设置合适的阈值来区分裂缝区域和非裂缝区域。边缘检测技术，如Canny算子或Sobel算子，用于定位裂缝边缘。种子生长算法则从已知的裂缝位置开始，逐步扩展到整个裂缝区域。 3. 频域识别算法：小波变换是其中一种常用方法，它能捕捉不同尺度和频率的信息，有助于提取裂缝的特征。通过分析小波系数，可以有效地识别裂缝的存在。 4. 有监督学习算法：这是一种依赖于训练数据集的学习方法，通过训练样本，算法可以学习并建立裂缝特征与分类之间的关联，从而实现自动识别。然而，这类算法对训练数据的质量和多样性要求较高。 尽管这些方法在一定程度上取得了进展，但仍存在一些问题：识别过程可能受到光照变化、噪声干扰以及裂缝图像连续性较差的影响；识别速度和精度仍有待提高。为解决这些问题，作者提出了未来的研究方向： - 结合边界和区域特征：通过同时考虑裂缝边缘和周围区域的特性，可以更好地区分裂缝与背景，减少纹理和噪声的干扰。 - 优化识别算法设计：利用局部和全局信息，如深度学习或卷积神经网络（CNN），设计更高效、鲁棒的算法。 - 三维图像识别：利用高分辨率的三维图像数据，可以提供更丰富的信息，有助于提高裂缝识别的准确性。 路面裂缝图像自动识别算法的研究正在不断发展和完善，以满足实际应用中对快速、准确和稳定的检测需求。未来的研究将着重于算法的优化和适应性，以更好地服务于路面维护与管理。