基于机器视觉的路面破损情况检测算法设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，道路交通基础设施建设规模不断扩大，路面作为道路交通的重要组成部分，其质量状况直接关系到行车安全和舒适性。

然而，由于交通负荷、自然环境等因素的影响，路面会出现各种各样的破损，如裂缝、坑槽、松散等，如果不及时进行检测和修复，将会严重影响道路的使用寿命和行车安全。

传统的道路破损检测方法主要依靠人工巡检，这种方法存在着效率低、成本高、主观性强、危险性大等缺点，难以满足大规模路面检测的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于机器视觉的路面破损检测领域开展了大量研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在路面破损图像采集、预处理、特征提取、分类识别等方面进行了深入研究，提出了一系列基于传统图像处理和机器学习的算法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对现有路面破损检测方法中存在的不足，重点研究基于机器视觉的路面破损情况检测算法设计，主要内容包括：
1.路面破损图像采集与预处理:研究路面图像采集设备和方法，对采集到的路面图像进行预处理，包括图像去噪、增强、校正等，提高图像质量，为后续处理奠定基础。

2.路面破损特征提取与选择:研究路面破损的特征表达方法，提取能够有效表征路面破损类型的特征信息，如颜色、纹理、形状等，并进行特征选择，去除冗余特征，提高算法效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.相关理论研究:深入研究机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等相关理论，为算法设计奠定理论基础。

2.路面破损图像数据集构建:收集和整理路面破损图像数据，构建包含不同类型、不同程度路面破损的图像数据集，用于算法训练和测试。

3.路面破损检测算法设计:研究基于机器视觉的路面破损检测算法，包括图像预处理、特征提取、分类识别、程度评估等模块。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的路面破损图像预处理方法:针对路面图像中存在的噪声、光照不均等问题，提出一种基于多尺度形态学滤波和自适应直方图均衡化的图像预处理方法，有效提高图像质量，增强算法鲁棒性。

2.构建基于深度学习的路面破损特征提取模型:利用深度卷积神经网络强大的特征提取能力，构建基于深度学习的路面破损特征提取模型，自动学习路面破损的本质特征，避免传统人工设计特征的局限性，提高算法的识别精度。

3.设计一种融合多特征的路面破损类型识别算法:结合路面破损的颜色、纹理、形状等多特征信息，设计一种融合多特征的路面破损类型识别算法，提高算法对不同类型路面破损的区分能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 黄凯,易定,杜少文,等.基于机器视觉的沥青路面裂缝检测技术研究进展[j].公路交通科技,2021,38(12):121-131,142.

[2] 赵永强,王海峰,吴迪,等.基于机器视觉的道路病害检测方法综述[j].中国公路学报,2020,33(11):168-182.

[3] 汪丽君,张宏伟,郭尚,等.基于机器视觉的开放环境下路面裂缝实时检测[j].中国公路学报,2021,34(07):190-202.