一种基于四叉树分离合并的道路损害评估方法

道路损害的自动评估是计算机视觉研究领域的一个难点,因为各种道路的颜色、纹理和光照各不相同以及数据采集的时间不同,所以这些对于评估结果影响特别大。虽然路面损害边缘检测的方法对于光照、纹理等还是相对敏感,但比图像分割方法受到的影响要小得多,如果对于原图像进行多次滤波处理,能有效地增强路面损害,提高自动评估的精度。在传统的道路损害评估方法的基础上,提出了四叉树分离和合并的方法,进行一系列处理后对图像边缘检测、骨骼化和四叉树分离和合并,然后得到评估的结果。并对不同类型的损害进行了实验,实验结果表明,该算法不仅仅能应用于裂缝类的路面损害,同样能应用于龟裂或块裂类的路面损害,并且评估的精度相对较高。

AN APPROACH FOR EVALUATING PAVEMENT DETERIORATION BASED ON QUADTREE DECOMPOSITION AND MERGE