[发明专利]一种基于机场道面裂缝的检测方法

权利要求书

1.一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，包括可见光图像裂缝识别和道面裂缝判定；

所述可见光图像裂缝识别包括卷积模块、稠密连接模块、转化模块、深度监督模块、反卷积层和融合模块；

首先经过卷积模块和稠密连接模块提取图像多个尺度的特征图，稠密连接模块之间加入转化模块，压缩上一模块输出的稠密特征，缓解特征冗余；每个卷积模块和稠密连接模块的一侧连接一个深度监督模块，每个卷积模块和稠密连接模块提取的特征图通过深度监督模块后各输出一张特征图；每个深度监督模块连接Sigmod损失函数，计算输入图像的标签和深度监督模块输出特征图的sigmod损失，将反卷积后的特征图输入到融合模块中；

道面裂缝判定包括道面裂缝二维图像采集与处理、道面裂缝三维图像采集与处理和二维图像与三维图像融合及识别模型的建立。

2.根据权利要求1所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，所述稠密连接模块中，每个层使用前面所有层的特征图并集作为输入，并通过层神经网络学习后，以所学习得到的特征图作为后续层的输入之一。

3.根据权利要求1所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，所述道面裂缝二维图像采集与处理包括图像去噪和图像增强；所述图像增强包括灰度变换和直方图均衡化。

4.根据权利要求1所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，所述图像去噪采用中值滤波，中值滤波的滤波过程为：首先，设置一个滤波窗口，然后用窗口逐行逐列扫描图像序列上的点，同时用窗口内各原始值的中值代替窗口中心点的值，直到扫描完毕。

5.根据权利要求1所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，所述图像增强采用灰度变换和直方图均衡化；所述图像增强包括灰度变换，灰度变换包括有线性函数、对数函数和幂律函数；线性函数、对数函数和幂律函数包含图像反转、对数变换、伽马变换和分段线性变换。

6.根据权利要求5所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，图像反转将图像中深色、黑色像素转化为浅色、白色的像素；

对数变换将输入图片中的灰度值映射为输出图片中的灰度值；

伽马校正用于校正图像获取、打印和显示时各种设备根据幂律产生的响应；

分段线性变换函数用于图像特征复杂处理。

7.根据权利要求5所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，直方图均衡化通过调整图像的灰度直方图分布范围来调整图像对比度。

8.根据权利要求1所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，道面裂缝三维图像采集与处理包括光条中心提取、光线中心拐点提取和特征点拓扑坐标确定；

所述光条中心提取对采集的靶标光条图像进行预处理，预处理主要包括图像ROI区域设置和图像二值分割；

光线中心拐点提取，获取光条中心点云数据后，需要从中筛选出靶标特征点；

特征点拓扑坐标确定，每个靶标面上有10个锯齿，对应有10个特征点。

9.根据权利要求1所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，二维图像与三维图像融合及识别模型的建立包括路面裂缝融合检测模型、路面裂缝二维与三维信息的融合和阈值选择。

10.根据权利要求9所述的一种基于机场道面裂缝的检测方法,其特征在于，所述路面裂缝融合检测模型采用基于Dempster-Shafer证据理论的路面二维图像和结构光三维信息融合的路面裂缝检测方法；

路面裂缝二维与三维信息的融合，检测路面二维灰度图像上可能存在的裂缝；其次，判断每幅图像上，每条裂缝通过的三维激光光条个数，检测三维光条与二维裂缝线的交点；然后，根据交点上的每根光条是否发生变形，采用Dempster-Shafer理论融合所有的3D激光光条裂缝信息，获得3D结构光检测方法的裂缝检测结果；最后，利用Dempster-Shafer证据理论融合二维与三维路面裂缝检测结果；

阈值选择包括，二维图像分析方法检测出的路面裂缝为实际裂缝的mass值p；

结构光三维方法检测出的路面裂缝为实际裂缝的mass值q1；未检测出裂缝且实际不存在裂缝的mass值q2；

结构光三维方法检测出的路面裂缝点是否属于某条裂缝的判别矩形窗的窗宽W；

Dempster-Shafer理论组合证据时，证据冲突阈值ThK。