【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种公路施工质量检测方法。
技术介绍
1、公路施工周期较长，施工过程中容易产生质量问题。公路施工质量的高低影响着公路的使用性能及寿命，甚至对于质量较低的高速公路，可能带来极大的安全隐患。高速公路通常采用沥青混凝土路面，但在施工时，两次施工的对接不合理，可能会使沥青公路路面产生纵向和横向缝隙。路面施工需要恰当地处理沥青公路路面缝隙问题，前提是要先识别这些缝隙。
2、随着计算机视觉的快速发展，利用图像处理技术识别沥青公路路面缝隙成为主流。利用图像分割算法，如基于区域生长的分割算法，该算法对噪声的敏感性较小，可以自动识别各种物体。然而，沥青公路路面的复杂性使得区域生长的结果也较为复杂，进而影响后续的质量检测结果。
3、此外，前后两次施工对接的不准确，除了会造成沥青公路路面缝隙外，还可能使路面出现凸起和低洼现象。传统区域生长算法基于图像每个像素点的灰度值进行计算，施工好的沥青公路路面存在凸起和低洼区域，而这些区域的灰度值变化会直接影响区域生长算法，容易将其错误归类到裂缝区域中，导致检测结果不准确。
4、为此提出了一种基于计算机视觉的公路施工质量检测方法(专利名称：基于计算机视觉的公路施工质量检测方法，专利号：cn202410046051.1)。该方法通过计算每一像素点的缝隙特征系数和边缘凌乱指数，利用区域生长算法基于相邻像素点之间的缝隙特征值的相似度进行区域生长，进而得到更精确的沥青公路路面缝隙区域。然而，在实际使用过程中，道路常因车辆超重而发生凹陷，产生低洼区域，这些低
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种公路施工质量检测方法，能够有效识别和剔除因车辆超重导致的路面凹陷区域，提高检测结果的准确性和实用性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种公路施工质量检测方法，包括以下步骤：
3、s1、获取经过图像预处理的公路图像，包括去噪、增强对比度和校正畸变的步骤，根据所述公路图像，确定公路图像中的各个初始凹陷子区域；
4、s2、根据各个初始凹陷子区域内每个像素点的灰度值以及各个初始凹陷子区域的像素点数量，确定各个初始凹陷子区域的形态特征值；
5、s3、根据各个初始凹陷子区域的形态特征值，判断各个初始凹陷子区域中是否存在第一凹陷子区域；
6、s31、若存在，则根据各个初始凹陷子区域的形态特征值、各个第一凹陷子区域内的每个像素点以及每个像素点的位置，确定各个第一凹陷子区域的空间分布特征值；
7、s4、根据各个第一凹陷子区域的空间分布特征值，判断各个第一凹陷子区域中是否存在第二凹陷子区域；
8、s41、若存在，则获取第二凹陷子区域的像素点数量，并根据第二凹陷子区域的像素点数量，判断公路图像中是否存在因车辆超重导致的凹陷；
9、s5、将第一凹陷子区域中的第二凹陷子区域剔除，形成第三凹陷子区域；
10、s6、对第三凹陷子区域的分布特征进行检测分析。
11、优选的，所述形态特征值的计算包括以下步骤：
12、计算每个初始凹陷子区域的平均灰度值(gm)；
13、计算每个初始凹陷子区域的边缘密度(ed)；
14、计算每个初始凹陷子区域的形状复杂度(sc)；
15、计算每个初始凹陷子区域的面积(a)；
16、形态特征值的计算公式为：f(t)＝αgm+βed+γsc+δa；
17、其中，α、β、γ、δ为权重系数，根据具体应用场景调整。
18、优选的，所述平均灰度值其计算公式为：其中n为凹陷子区域内的像素总数，gi为第i个像素的灰度值；
19、所述边缘密度其计算公式为：e为凹陷子区域内边缘像素的总数，a为凹陷子区域的面积；
20、所述形状复杂度其计算公式为：其中p为凹陷子区域的周长，a为凹陷子区域的面积；
21、所述凹陷子区域的面积其计算公式为：其中，n为凹陷子区域内的像素总数。
22、优选的，所述权重系数α、β、γ、δ的计算方式为：
23、
24、其中，μg、μe、μs、μa分别为平均灰度值、边缘密度、形状复杂度和面积的平均值，n、m、p、q分别为对应特征值的样本总数。
25、优选的，根据各个初始凹陷子区域的形态特征值、各个第一凹陷子区域内的每个像素点以及每个像素点的位置，确定各个第一凹陷子区域的空间分布特征值，包括：
26、获取各个第一凹陷子区域的相邻区域；
27、根据各个第一凹陷子区域及其相邻区域的边缘像素点位置，确定各个第一凹陷子区域的距离特征，包括最小距离、最大距离、平均距离和标准差；
28、根据各个初始凹陷子区域的形态特征值，进一步细化各个第一凹陷子区域的形态特征值；
29、根据各个第一凹陷子区域及其相邻区域的宽度和高度，确定各个第一凹陷子区域的长宽比；
30、将各个第一凹陷子区域及其相邻区域内的所有像素点与直线方程进行拟合处理，获得各个第一凹陷子区域及其相邻区域的倾斜角；
31、根据各个第一凹陷子区域的距离特征、形态特征值、长宽比和倾斜角，确定各个第一凹陷子区域的空间分布特征值。
32、优选的，所述空间分布特征值的计算包括以下步骤：
33、b1、计算第一凹陷子区域与相邻区域的最小距离，其计算公式为：dmin＝min({di})，其中di为第一凹陷子区域边缘像素与相邻区域边缘像素之间的距离；
34、b2、计算第一凹陷子区域与相邻区域的最大距离，其计算公式为：dmax＝max({di})，其中di为第一凹陷子区域边缘像素与相邻区域边缘像素之间的距离；
35、b3、计算第一凹陷子区域与相邻区域的平均距离，其计算公式为：
36、其中di为第一凹陷子区域边缘像素与相邻区域边缘像素之间的距离，n为距离的总数量；
37、b4、计算第一凹陷子区域与相邻区域的距离标准差，其计算公式为：其中di为第一凹陷子区域边缘像素与相邻区域边缘像素之间的距离，dmean为平均距离，n为距离的总数量；
38、b5、计算第一凹陷子区域的长宽比，其计算公式为：其中，w为第一凹陷子区域的宽度，h为第一凹陷子区域的高度；
39、b6、计算第一凹陷子区域的倾斜角，其计算公式为：其中δy为第一凹陷子区域内像素点的纵向变化，δx为横向变化；
40、b7、将形态特征值f(t)作为输入参数之一，用于计算综合空间分布特征值,其计算公式为：sd＝f(t)+dmin+dmax+dmean+dσ+raspect+θ，其中f(t)为计算出的形态特征值。
41、优选的，根据各个第一凹陷子区域的空间分布特征值，判断各个第一凹陷子区域中是否存在第二凹陷子区域，包括以下步骤：...
【技术保护点】
1.一种公路施工质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述形态特征值的计算包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述平均灰度值其计算公式为：其中N为凹陷子区域内的像素总数，Gi为第i个像素的灰度值；
4.根据权利要求3所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述权重系数α、β、γ、δ的计算方式为：
5.根据权利要求4所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于，根据各个初始凹陷子区域的形态特征值、各个第一凹陷子区域内的每个像素点以及每个像素点的位置，确定各个第一凹陷子区域的空间分布特征值，包括：
6.根据权利要求5所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述空间分布特征值的计算包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：根据各个第一凹陷子区域的空间分布特征值，判断各个第一凹陷子区域中是否存在第二凹陷子区域，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种公路
9.根据权利要求1所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：将第一凹陷子区域中的第二凹陷子区域剔除，形成第三凹陷子区域，包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：对第三凹陷子区域的分布特征进行分析，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种公路施工质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述形态特征值的计算包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述平均灰度值其计算公式为：其中n为凹陷子区域内的像素总数，gi为第i个像素的灰度值；
4.根据权利要求3所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于：所述权重系数α、β、γ、δ的计算方式为：
5.根据权利要求4所述的一种公路施工质量检测方法，其特征在于，根据各个初始凹陷子区域的形态特征值、各个第一凹陷子区域内的每个像素点以及每个像素点的位置，确定各个第一凹陷子区域的空间分布特征值，包括：
6.根据权利要求5所述的一种公路施工质量检测方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：卞红运，谢秀云，田军杰，宋扬，李昌隆，马雷鸣，
申请(专利权)人：菏泽市公路事业发展中心工程三处，
类型：发明
国别省市：
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