一种公路路面质量智能检测方法与流程

技术特征：
1.一种公路路面质量智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取路面图像；获取路边图像中的现有裂纹边缘点；以每个现有裂纹边缘点为中心点，沿着梯度方向以中心点两侧的像素点作为对应现有裂纹边缘点的参考点；获取现有裂纹边缘点对应的两个参考点预设邻域范围内的像素值累加和，根据两个参考点对应的像素值累加和获得现有裂纹边缘点为隐藏裂纹起始点的概率；根据隐藏裂纹起始点的概率筛选出第一隐藏裂纹起始点；以仅存在一个相邻现有裂纹边缘点的现有裂纹边缘点作为断点，每个断点与其相邻现有裂纹边缘点构成一个向量，获得每个断点与距离最近的其他断点之间向量的夹角，根据夹角获得每个断点的平滑程度，根据平滑程度筛选出第二隐藏裂纹起始点；根据第一隐藏裂纹起始点数量、第二隐藏裂纹起始点数量和现有裂纹边缘点的数量获得公路路面质量。2.根据权利要求1所述的一种公路路面质量智能检测方法，其特征在于，所述获取路面图像包括：采集初始路面图像，去除初始路面图像中的背景信息，获得路面图像。3.根据权利要求1所述的一种公路路面质量智能检测方法，其特征在于，所述获取现有裂纹边缘点对应的两个参考点预设邻域范围内的像素值累加和包括：以每个现有裂纹边缘点为中心点，获取中心点的8邻域中与梯度方向垂直的上边缘方向和下边缘方向；在上边缘方向或者下边缘方向，以参考点为中心分别获得参考点两侧预设数量个像素点的像素值累加和。4.根据权利要求3所述的一种公路路面质量智能检测方法，其特征在于，所述根据两个参考点对应的像素值累加和获得现有裂纹边缘点为隐藏裂纹起始点的概率包括：参考点对应的像素值累加和获得现有裂纹边缘点为隐藏裂纹起始点的概率包括：其中，为参考点左侧的像素值累加和比值，为裂纹边缘点在上边缘方向上第个像素点的像素值，为裂纹边缘点在下边缘方向上第个像素点的像素值，为裂纹边缘点在上边缘方向上第个像素点的像素值，为裂纹边缘点在下边缘方向上第个像素点的像素值，在裂纹边缘点的上边缘和下边缘中第个像素点为对应的参考点，为现有裂纹边缘点为隐藏裂纹起始点的概率，为自然常数。5.根据权利要求1所述的一种公路路面质量智能检测方法，其特征在于，所述根据夹角获得每个断点的平滑程度包括：
其中，为向量和向量之间的夹角，为平滑程度。6.根据权利要求1所述的一种公路路面质量智能检测方法，其特征在于，所述根据第一隐藏裂纹起始点数量、第二隐藏裂纹起始点数量和现有裂纹边缘点的数量获得公路路面质量包括：其中，为平滑程度，为现有裂纹边缘点的数量，为第一隐藏裂纹起始点数量，为第二隐藏裂纹起始点数量，为图像的尺寸。

技术总结
本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种公路路面质量智能检测方法。该方法获取路面图像，分割出路面图像，并进行灰度化处理。根据已有裂纹作为导向，判断已有裂纹边缘是否存在已经蔓延出去的隐藏裂纹的图像特征。根据已有裂纹和可能隐含裂纹的边缘点数量，对当前路面进行质量评估。本发明实现对隐藏裂纹的发现，并对当前路面质量进行计算评估。并对当前路面质量进行计算评估。并对当前路面质量进行计算评估。


技术研发人员：闫震宇 贾静 陈磊 刘颖 李静 何天庚 关万里 付鹏飞 耿培龙 孙启帅
受保护的技术使用者：江苏菲尔浦工程科技有限公司
技术研发日：2022.10.14
技术公布日：2022/11/11