Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument presenteras ett system för att upptäcka trafikstörningar som omfattar de faser som behövs för att på ett korrekt sätt hantera en helautomatisk bedömning av trafikstörningar. Ett fordon utrustat med line scan kameror, laser belysning och förvärv HW-SW används för att lagra de digitala bilder som kommer att bearbetas ytterligare för att identifiera väg sprickor. Förbehandling utförs först för att både jämna ut texturen och förbättra de linjära egenskaperna. Non-crack funktioner upptäckt appliceras sedan på mask områden av bilderna med fogar, förseglade sprickor och vit målning, som vanligtvis genererar falskt positiv sprickbildning. Ett utsädesbaserat tillvägagångssätt föreslås för att hantera upptäckt av vägsprickor, som kombinerar multipelriktad icke-minimumsuppression (MDNMS) med en symmetrikontroll. Utsäde är kopplade genom att beräkna de vägar med den lägsta kostnaden som uppfyller symmetri begränsningar. Hela detektionsprocessen omfattar användning av flera parametrar. En korrekt inställning blir nödvändig för att få optimala resultat utan manuell intervention. Ett fullständigt automatiskt tillvägagångssätt med hjälp av en linjär SVM-baserad klassificeringsensemble som kan skilja mellan upp till 10 olika typer av trottoarer som förekommer på de spanska vägarna föreslås. Den optimala funktionsvektorn innehåller olika texturbaserade funktioner. Parametrarna ställs sedan in beroende på den utdata som klassifieraren tillhandahåller. När det gäller upptäckt av icke-krack-funktioner visar resultaten att införandet av en sådan modul minskar inverkan av falska positiva effekter på grund av icke-krack-funktioner Sensorer 2011, 11 9629 upp till en faktor 2. Dessutom förstärks den observerade prestandan hos systemet för upptäckt av sprickor avsevärt genom att parametrarna anpassas till typen av vägbeläggning.
I REF föreslås ett adaptivt system för upptäckt av sprickor vid vägbeläggning.
Adaptive Road Crack Detection System by Pavement Classification
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}