土木工程专业基于机器视觉的道路损坏检测与评估方法研究

土木工程专业基于机器视觉的道路损坏检测
与评估方法研究
道路作为人们日常交通的重要组成部分，承载着各类车辆的运行和
行人的出行需求。

然而，长时间的使用和恶劣的天气条件会导致道路
出现损坏现象，进而影响交通安全和行车舒适度。

因此，准确快速地
检测和评估道路损坏程度成为一项重要的任务。

近年来，基于机器视
觉的技术逐渐应用于道路损坏的检测和评估中，本文旨在探讨基于机
器视觉的道路损坏检测与评估方法的研究进展。

一、引言
随着计算机视觉技术的发展，机器视觉逐渐应用于道路损坏的检测
和评估中，实现了对道路损坏情况的自动化分析。

与传统的人工检测
相比，基于机器视觉的方法具有检测速度快、结果准确等优势，大大
提高了工作效率和准确率。

因此，该方法在土木工程领域得到了广泛
应用。

二、基于机器视觉的道路损坏检测方法
1. 道路图像采集
为了进行道路损坏的检测，首先需要采集道路图像。

目前常用的图
像采集工具主要有无人机和车载摄像机。

无人机可以通过飞行在一定
高度上拍摄道路图像，采集范围广且分辨率高，但受飞行高度的限制。

车载摄像机则可以通过安装在交通工具上实时采集道路图像，更适用
于快速检测。

2. 道路损坏图像预处理
得到道路图像后，需要对图像进行预处理，以便更好地提取出道路损坏信息。

图像预处理的主要任务包括去噪、灰度化、边缘检测和图像增强等。

通过这些处理，可以减少噪声对损坏检测结果的影响，提高损坏区域边缘的清晰度。

3. 道路损坏特征提取
在预处理之后，需要从道路图像中提取损坏区域的特征。

常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）和方向梯度直方图（HOG）等。

这些方法可以通过统计图像中像素的空间关系和灰度级分布来描述损坏区域的特征。

4. 道路损坏分类与评估
特征提取之后，需要对损坏区域进行分类与评估。

常用的分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和决策树等。

评估指标主要包括损坏程度和损坏类型，通过对损坏区域进行定量或定性分析，从而为道路维护和改造提供参考依据。

三、基于机器视觉的道路损坏检测与评估方法的应用
1. 道路维护规划
通过基于机器视觉的道路损坏检测与评估方法，可以实现对道路损坏情况的快速全面了解，为道路维护规划提供数据支持。

根据检测结果，可以合理安排维护工作，提高维护工作效率，并降低维护成本。

2. 道路监控系统
将基于机器视觉的道路损坏检测与评估方法与道路监控系统相结合，可以实现对道路损坏情况的实时监测。

通过及时发现损坏情况，可以
及时采取措施进行修复，保障道路的正常使用。

3. 道路建设质量检测
基于机器视觉的道路损坏检测与评估方法也可应用于道路建设质量
检测。

在道路建设过程中，通过对新建道路的图像进行检测和评估，
可以及时了解施工质量，及早发现并修复潜在的缺陷。

四、总结与展望
本文主要探讨了土木工程专业基于机器视觉的道路损坏检测与评估
方法的研究进展。

通过图像采集、预处理、特征提取、分类与评估等
步骤，可以实现对道路损坏情况的自动化分析。

这种方法不仅可以提
高检测效率和准确率，还可以广泛应用于道路维护规划、道路监控系
统和道路建设质量检测等领域。

然而，目前基于机器视觉的道路损坏检测与评估方法仍存在一些挑战，如复杂道路环境下的特征提取和分类问题。

今后的研究可以从图
像处理算法优化、深度学习方法改进以及多源数据融合等方面入手，
进一步提高检测和评估的准确性和可靠性，以满足实际工程应用的需求。