一种道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法技术

本发明专利技术公开了一种道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法，包括：采集含有波浪拥包的道面高度图；采用深度学习的目标检测网络在道面高度图中检测波浪拥包的提取框，并向该提取框的四周延伸出一个线宽为L的口字形状提取框；在提取框内求得道面高度图的高度最高像素点、高度最低像素点、提取框内道面平均像素值；预设提取框内的容忍度区间，结合高度最高像素点、高度最低像素点和道面平均像素值求得波峰矫正阈值和波谷矫正阈值；根据波峰矫正阈值和波谷矫正阈值，并利用图像二值化提取道面高度图中波浪拥包的波峰区域和波谷区域；融合波峰区域和波谷区域，并采用尺寸为S的中值滤波器进行滤波，提取得到波浪拥包的轮廓线。提取得到波浪拥包的轮廓线。提取得到波浪拥包的轮廓线。

【技术实现步骤摘要】
一种道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法


[0001]本专利技术涉及道面检测
，尤其是一种道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法。

技术介绍

[0002]本文中所述的拥包/壅包(Shoving)是沥青路面因受车轮推挤而形成局部隆起的现象；另外，本文中的道面高度图(Pavement Height Map)是用于生成三维地形的图像，它使用像素颜色来获取表面高度。道面高度图是指道路表观纹理的三维地形图像。
[0003]道面拥包是沥青道面受车轮推挤而形成的局部隆起，是道路状况评估所要求的主要病害之一。随着道面图像采集设备的发展，海量道面图像数据可以在短时间内完成采集。如何从这些图像中获得波浪拥包的轮廓信息和高差信息是一个极具挑战的任务。
[0004]目前，利用图像进行道面波浪拥包的自动检测算法研究较为局限，大多都是从图像中去寻找潜在的波浪拥包，但是并不能对更深层次的病害属性(如波浪拥包面积、深度)进行分析。
[0005]因此，急需要提出一种逻辑简单、提取可靠的道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法。
专利技术内容
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：采集含有波浪拥包的道面高度图；采用深度学习的目标检测网络在道面高度图中检测波浪拥包的提取框，并向该提取框的四周延伸出一个线宽为L的口字形状提取框；所述波浪拥包置于所述提取框内；所述L为大于0的自然数；在提取框内求得道面高度图的高度最高像素点MaxHeight和高度最低像素点MinHeight；求得提取框内道面平均像素值AvgHeight；预设提取框内的容忍度区间Tolerance，结合高度最高像素点MaxHeight、高度最低像素点MinHeight和道面平均像素值AvgHeight求得波峰矫正阈值ThresholdPeak和波谷矫正阈值ThresholdValley；根据波峰矫正阈值ThresholdPeak和波谷矫正阈值ThresholdValley，并利用图像二值化提取道面高度图中波浪拥包的波峰区域和波谷区域；融合波峰区域和波谷区域，并采用尺寸为S的中值滤波器进行滤波，提取得到波浪拥包的轮廓线；所述S为大于0的自然数。2.根据权利要求1所述的一种道面图像波浪拥包的轮廓线提取方法，其特征在于，所述波峰矫正阈值ThresholdPeak和波谷矫正阈值ThresholdValley的表达式为：ThresholdPeak＝AvgHeight+Tolerance*(MaxHeight
‑
AvgHeight)ThresholdValley＝AvgHeight+Tolerance*(MinHeight
...

【专利技术属性】
技术研发人员：费越，邓勇军，余世杰，黄敏，桂仲成，
申请(专利权)人：成都圭目机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：