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路面裂缝图像识别算法研究进展
  • ISSN号：1671-2579
  • 期刊名称：中外公路
  • 时间：2013.12
  • 页码：42-50
  • 分类：U418.66[交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构：[1]西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031, [2]西南交通大学综合运输四川省重点实验室, [3]Oklahoma State University
  • 相关基金：中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目（编号：A0920502051208-99）;国家自然科学基金资助项目（编号：51108391）;综合运输四川省重点实验室开放基金项目（编号：B01C0801）
  • 相关项目：考虑稳定性的城市轨道交通车站交通服务设施系统优化配置理论与方法- - -基于排队网络视角
作者： 彭博|蒋阳升|
关键词： 路面养护, 图像增强, 图像分割, 裂缝分类
中文摘要：

该文介绍了路面裂缝图像识别的三个主要环节，图像增强、图像分割和裂缝分类。对空域、频域增强算法，基于区域、边界和边缘的图像分割算法，以及有监督和无监督的裂缝分类识别算法的研究发展进行了综述，探讨了现有裂缝图像识别算法存在的问题，并从软硬件结合的角度提出了路面裂缝自动识别的发展前景。

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期刊信息
  • 《中外公路》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:长沙理工大学
  • 主办单位:长沙理工大学
  • 主编：刘玉兰
  • 地址：湖南省长沙市万家丽南路二段960号
  • 邮编：410004
  • 邮箱：zhongwaigonglu@163.com
  • 电话：0731-85258033
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-2579
  • 国内统一刊号：ISSN：43-1363/U
  • 邮发代号:42-63
  • 获奖情况:
  • 交通部优秀科技期刊,湖南省优秀科技期刊,公路运输类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:15085