文档介绍：綴璇步走淫硕士学位论文。圆基于神经网络的高速公路沥青路面裂缝分类识别技术研究”、。⋯”¨—’,导师姓名职称趌请学位级别埝文提交目期学位授予单位年日论文答辩日期交通信息工程及控制年答辩委员会主席学位论文评阅人ā
摘要随着高速公路建设的飞速发展,路面检测工作变得越来越繁重,自动化路面检测技术的研究与应用具有重要的意义。本文在国内外对路面裂缝分类识别技术研究成果的基础上,对高速公路沥青路面裂缝分类识别技术进行了深入的研究。论文的主要工作和研岢隽嘶赗神经网络模式识别技术设计路面裂缝分类识别的方法。经网络能够快速地完成分类所需要的大量复杂的计算,同时其克服了神经网络容易陷入局部最小的缺点,提高了网络的稳定性。岢隽艘恢指慕腞神经网络学习算法。该算法根据最新的误差信息优化网络资源,实现了网络结构的精简,从而保证了网络的泛化能力,同时其采用了滑动窗口的思想,使网络对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并更易收敛。将此算法应用于路面裂缝分类识别,既降低了网络结构的复杂度,又提高了分类识别的正确率,同时还保证了分类识别的稳定性。榻崃送枷裉卣魈崛〉脑颉Q≡翊怪蓖队啊⑺酵队啊⒘逊熳涌樽苁团防作为提取的特征,同时给出了各个特征的具体定义和选择理由,并分析了其分类作用和杓屏嘶赗神经网络的路面裂缝分类识别系统的流程。该流程包括特征提取、构造窬缃峁埂⒉斯ぱ盗费荆⒂萌斯ぱ盗费径宰裱璚习算法的窬缃醒盗泛脱橹ぁ通过对实际路面图像的分类识别,证明本文的分类识别方法提高了路面裂缝分类识别的准确性和稳定性,实现了路面裂缝分类识别的自动化。关键词:路面裂缝;分类识别;特征提取;神经网络究成果有以下几个方面:识别效果。
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五右孚顶呈缓论文知识产权权属声明论文独创性声明矽口艿年岁月本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑勿护子年,月,导师签名:四辏拢迦
第一章绪论选题背景和意义高速公路是国家现代化建设的重要基础设施,它不但是交通现代化的重要标志,也是国家现代化的重要标志眨虾V良味公里高速公路建成通车,使中国大陆有了高速公路。此后的年间,中国高速公路建设有了突飞猛进的发展:;年达到万公里,跃居世界第二;年底达到了万公里,比世界第三的加拿大多出近一倍:到年底,中国高速公路的总里程已达蚬ɡ铮绦持世界第二:在优先发展交通运输政策的推动及各地区各部门的继续支持下,年中国高速公路的总里程将达万公里,中国高速公路网有望在年建成,高速公路的总里程预计将达到万公里从图中可以看出,进入新世纪以来,我国高速公路建设持续保持着快速且稳定的发展,以平均每年约公里的速度快速增长。仅年一年时间就建设高速公路公里。图中虚线代表未来计划的高速公路总里程。随着高速公路总旱程的增加和使用时间的延长,高速公路路面的养护任务势必将越来越繁重;另一方面,近年来许多公路建成后,受交通量迅速增长、车辆大型化、超载.√獗尘年份图中国高速公路建设发展情况国高速公路总里程万长安人学硕士学位论文由
严重、行驶渠道化等影响,使高速公路路面在使用过程中受到严重的考验。所以,高速公路路面的养护鞅匦胂蜃抛远⑹只⑾执姆较蚍⒄埂A逊炖嗖『κ歉咚公路路面的主要病害之一”】。在高速公路路面的养护过程中,如果能够在裂缝出现的初期就发现它,并判断出其类别及属性,那么维护的费用和工作量将大大降低。√庖庖我国在路面裂缝分类识别检测方面仍大多采用人工视觉的检测方式。人工识别的方法检测速度慢、工作强度大、识别精度低,并且在高速公路上进行路面裂缝人工检援需要封闭道路,给正常的公路交通带来很大的影响”“R虼耍兄埔恢肿远母咝的路面裂缝分类识别系统有着重要的意义。随着数字图像处理技术的发展,路面裂缝分类识别的自动化已成为可能。利用车载摄像头的方式在不影响正常公路交通的情况下,对路面进行图像采集,并把图像输入计算机进行实时处理,最终输出路面裂缝的属性,以反映路面破损的情况。如图了一个武汉大学的牟载摄像头路面检测车的外观。数字图像处理技术使自动化路面裂缝分类识别成为现实。但在计算机对图像进行实时处理时,所应用的分类识别方法还有待比较、改进及优化。因此,非常有必要对路面裂缝的分类识别