多特征融合的路面破损图像自动识别技术探索

"这篇博士学位论文深入探讨了基于多特征融合的路面破损图像自动识别技术，由徐志刚撰写，赵祥模教授指导，属于交通信息工程及控制领域。论文提出了针对路面破损图像识别的创新方法，以解决现有系统存在的光照不均、识别效率低等问题。" 在公路养护和管理中，路面管理系统（PMS）扮演着至关重要的角色，它依赖于准确且实时的路面数据，尤其是路面破损情况的数据。然而，现有的图像采集和处理系统在成像质量和识别效率上存在局限，限制了其广泛应用。路面破损图像自动识别是交通信息工程的一个长期挑战，由于路面图像的复杂性，如多纹理、多目标以及光照变化，导致识别难度增大。 论文作者提出了一种新的识别方法，该方法综合考虑了路面图像的多个特征，包括灰度、纹理、边缘和形状等。通过对这些特征的定性与定量分析，挑选出能有效描述路面破损特性的关键特征。论文进一步讨论了如何通过多种融合规则和方法将这些特征进行融合，以提高识别的准确性和鲁棒性，从而实现对复杂环境的更好适应，满足实际工程应用的需求。 该研究的创新点在于特征选择与融合策略，这有望提升路面破损检测的效率和准确性，对优化路面管理系统和提升公路养护管理水平具有重要意义。通过这种多特征融合的方法，可以克服单一特征识别的局限性，提高系统的整体性能，对于推动交通信息工程与模式识别领域的进步具有积极的贡献。