基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法及系统，该方法为：获取高速公路路面的灰度图像并进行尺度变换得到多张变换图像，将每张变换图像划分为多个子区域，根据每个子区域对应的海森矩阵得到疑似裂纹像素点，进而得到疑似裂纹区域；构建窗口在疑似裂纹区域中滑动，基于每个窗口内的疑似裂纹像素点的位置、窗口内疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离、窗口内疑似裂纹像素点的数量分别得到裂纹特征角度、裂纹间距指数以及裂纹数量指数，进而构建窗口对应的滤波器对相对于的窗口滤波，以得到裂纹特征图像；利用裂纹特征图像得到高速公路路面的裂纹异常区域，提高了裂纹异常区域检测的准确性。域检测的准确性。域检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法及系统。

技术介绍

[0002]近些年来随着国民经济水平的不断发展和提高，我国国内高速公路通车总里程早已位居世界前列。同时，高速公路里程也随着不同地区之间经济发展交流的日益频繁而飞速增长，给人们的日常生活带来了极大的便捷，但伴随而来的高速公路路况异常导致的交通事故和安全隐患问题仍不容忽视。
[0003]沥青结构路面具有多方面优点，例如易于养护、平整度好以及施工期短等，因此高速公路修建过程中大多采用沥青路面的结构形式；但由于沥青结构路面设计建设过程中容易受到外界施工质量的影响，同时由于长时间暴露于复杂多变的自然环境中，在实际通车后很容易导致路面出现不同程度的裂纹缺陷破损，尤其以车辙和横向裂纹为主，影响了高速公路路面的使用性能，增加了交通负荷。
[0004]现有对路面裂纹检测的方法大多是基于图像进行，可以较为便捷直观的识别出路面是否存在裂纹缺陷，节省了大量人力，但往往实际采集得到的图像中裂纹特征并不明显，基于裂纹特征不明显的图像进行裂纹缺陷识别会产生较大的误差，无法保证检测结果的准确度。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法，该方法包括以下步骤：获取高速公路路面的灰度图像；对所述灰度图像进行尺度变换得到对应的至少两张变换图像，将每张变换图像划分为至少两个子区域，构建每个所述子区域对应的海森矩阵，以得到每个所述子区域的特征值；根据每个所述子区域的特征值获取所述子区域的疑似裂纹像素点，根据所有所述子区域的疑似裂纹像素点得到对应变换图像中的疑似裂纹区域；构建窗口在所述疑似裂纹区域中滑动，基于每个窗口内的疑似裂纹像素点的位置获取对应窗口的裂纹特征角度，基于每个窗口内疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离得到裂纹间距指数，并基于每个窗口内疑似裂纹像素点的数量得到裂纹数量指数；根据所述裂纹特征角度、所述裂纹间距指数以及所述裂纹数量指数构建滤波器；利用所述滤波器对相对应的窗口进行滤波得到窗口特征图像，基于所有所述窗口特征图像得到裂纹特征图像；
利用所述裂纹特征图像进行缺陷判别得到高速公路路面的裂纹异常区域。
[0006]优选的，所述根据每个所述子区域的特征值获取所述子区域的疑似裂纹像素点的步骤，包括：每个所述子区域对应至少两个特征值，基于所述子区域的每个特征值获取对应的特征向量，所述特征向量的数量与特征值的数量一致；选取特征值最小时对应的特征向量的方向为裂纹绵延方向，所述子区域中在所述裂纹绵延方向上的像素点为疑似裂纹像素点。
[0007]优选的，所述基于每个窗口内的疑似裂纹像素点的位置获取对应窗口的裂纹特征角度的步骤，包括：以窗口内第一个疑似裂纹像素点为基准，计算窗口内其他疑似裂纹像素点与作为基准的疑似裂纹像素点之间的欧式距离，选取欧式距离的最大值对应的疑似裂纹区域为评估点；连接所述评估点与作为基准的疑似裂纹像素点得到线段，线段的长度为对应的欧式距离；获取基准的疑似裂纹像素点与所述评估点之间在垂直方向上的垂直距离，所述垂直距离与线段的欧式距离的比值为窗口的裂纹特征角度。
[0008]优选的，所述基于每个窗口内疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离得到裂纹间距指数的步骤，包括：计算窗口内所有疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离的平均值，所述平均值为裂纹间距指数。
[0009]优选的，所述基于每个窗口内疑似裂纹像素点的数量得到裂纹数量指数的步骤，包括：统计窗口内像素点的总数量，窗口内疑似裂纹像素点的数量与所述总数量的比值为裂纹数量指数。
[0010]优选的，所述根据所述裂纹特征角度、所述裂纹间距指数以及所述裂纹数量指数构建滤波器的步骤，包括：所述滤波器的函数表达式为：所述滤波器的函数表达式为：所述滤波器的函数表达式为：其中，表示窗口对应的裂纹特征角度；表示窗口对应的裂纹间距指数；表示窗口对应的裂纹数量指数；表示相位角；表示频域坐标；表示长宽比；表示自然常数；表示正弦函数；表示坐标；表示余弦函数；表示自然常数。
[0011]优选的，所述构建每个所述子区域对应的海森矩阵，以得到每个所述子区域的特征值的步骤，包括：利用SVD算法对每个所述子区域对应的海森矩阵进行计算，得到所述子区域的特征值。
[0012]优选的，所述基于所有所述窗口特征图像得到裂纹特征图像的步骤，包括：对所有变换图像中对应窗口的窗口特征图像进行加权求和得到局部裂纹特征图像；其中，每个窗口特征图像的权重为：获取所述窗口特征图像对应窗口的所述裂纹数量指数与所述裂纹间距指数的比值，以所述比值的负数作为幂指数，以自然常数为底数构建指数函数，所述指数函数的倒数为所述窗口特征图像的权重；变换图像中所有窗口对应的局部裂纹特征图像拼接得到裂纹区域特征图像；获取非疑似裂纹区域的图像，将非疑似裂纹区域的图像与所述裂纹区域特征图像拼接得到裂纹特征图像。
[0013]优选的，所述利用所述裂纹特征图像进行缺陷判别得到高速公路路面的裂纹异常区域的步骤，包括：将所述裂纹特征图像输入训练完成的SVM判别器中，所述SVM判别器输出所述裂纹特征图像中每个疑似裂纹区域为裂纹异常区域的概率值，当所述概率值大于预设阈值时，对应所述疑似裂纹区域为裂纹异常区域。
[0014]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时，实现上述基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法中任意一项所述方法的步骤。
[0015]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例中对高速公路路面的灰度图像进行分析，首先将灰度图像进行尺度变换得到多张变换图像，根据多张变换图像对路面的情况进行分析，提高了分析的全面性，通过获取变换图像中每个子区域的海森矩阵，进而得到对应的特征值和特征向量，基于特征值和特征向量获取裂纹绵延方向进而识别出疑似裂纹像素点，结合各子区域的海森矩阵使得疑似裂纹像素点的选取更加可靠；由选取出的疑似裂纹像素点获取每张变换图像中的疑似裂纹区域，利用滑窗对疑似裂纹区域中每个局部窗口进行分析，通过窗口内包括的所有疑似裂纹像素点的空间位置以及数量等特征获取窗口对应的裂纹特征角度、裂纹间距指数以及裂纹数量指数，并基于窗口对应的裂纹特征角度、裂纹间距指数以及裂纹数量指数构建出窗口对应的滤波器，通过每个窗口自适应对应的滤波器进行滤波处理得到窗口特征图像，特征提取的较为准确并且每个滤波器是基于窗口自身疑似裂纹像素点获取，适应性更强，进而根据所有变换图像中特征信息明显的对应的窗口特征图像进行融合以得到灰度图像对应的裂纹特征图像，该裂纹特征图像中的特征信息表现较好，基于效果更好的裂纹特征图像进行路面裂纹异常的检测，减本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取高速公路路面的灰度图像；对所述灰度图像进行尺度变换得到对应的至少两张变换图像，将每张变换图像划分为至少两个子区域，构建每个所述子区域对应的海森矩阵，以得到每个所述子区域的特征值；根据每个所述子区域的特征值获取所述子区域的疑似裂纹像素点，根据所有所述子区域的疑似裂纹像素点得到对应变换图像中的疑似裂纹区域；构建窗口在所述疑似裂纹区域中滑动，基于每个窗口内的疑似裂纹像素点的位置获取对应窗口的裂纹特征角度，基于每个窗口内疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离得到裂纹间距指数，并基于每个窗口内疑似裂纹像素点的数量得到裂纹数量指数；根据所述裂纹特征角度、所述裂纹间距指数以及所述裂纹数量指数构建滤波器；利用所述滤波器对相对应的窗口进行滤波得到窗口特征图像，基于所有所述窗口特征图像得到裂纹特征图像；利用所述裂纹特征图像进行缺陷判别得到高速公路路面的裂纹异常区域。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法，其特征在于，所述根据每个所述子区域的特征值获取所述子区域的疑似裂纹像素点的步骤，包括：每个所述子区域对应至少两个特征值，基于所述子区域的每个特征值获取对应的特征向量，所述特征向量的数量与特征值的数量一致；选取特征值最小时对应的特征向量的方向为裂纹绵延方向，所述子区域中在所述裂纹绵延方向上的像素点为疑似裂纹像素点。3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法，其特征在于，所述基于每个窗口内的疑似裂纹像素点的位置获取对应窗口的裂纹特征角度的步骤，包括：以窗口内第一个疑似裂纹像素点为基准，计算窗口内其他疑似裂纹像素点与作为基准的疑似裂纹像素点之间的欧式距离，选取欧式距离的最大值对应的疑似裂纹区域为评估点；连接所述评估点与作为基准的疑似裂纹像素点得到线段，线段的长度为对应的欧式距离；获取基准的疑似裂纹像素点与所述评估点之间在垂直方向上的垂直距离，所述垂直距离与线段的欧式距离的比值为窗口的裂纹特征角度。4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测方法，其特征在于，所述基于每个窗口内疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离得到裂纹间距指数的步骤，包括：计算窗口内所有疑似裂纹像素点与窗口中心点的欧式距离的平均值，所述平均值为裂纹间距指数。5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的高速公路路况异常检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：李镇，常志宏，郭子英，李永建，谷金，王健，王际涛，王川，张帅，任朝阳，谷丽蕊，康上，
申请(专利权)人：山东高速股份有限公司，
类型：发明
国别省市：