CN108229562B - 一种得到路面具体破损分类情况的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于交通、道路领域。目的是基于路面破损检测相机拍摄的图片，提供一种快速、准确、全面得出路面具体破损情况的方法。具体步骤包括：提取图像特征点、提取特征向量、对特征向量合成的矩阵进行降维、训练降维后的向量并判定路面破损类别。本发明只利用相机采集到的图像，不需辅以其它仪器检测，即可全面计算出路面破损情况，方便快捷，判断路面破损情况准确，具有很好的实际推广意义。

Description

一种得到路面具体破损分类情况的方法
技术领域
本发明属于交通、道路领域，具体涉及一种得到路面具体破损分类情况的方法。
背景技术
随着我国道路交通行业的快速发展，道路养护管理问题日渐突出，其中，路面破损识别是道路养护管理的重要内容。公路在使用过程中，由于高车速、重交通、大流量等特点，易出现裂缝、变形、松散及其它(包括滑溜、脱皮、沉陷等)各类破损问题，而路面检测数据是评估路面使用性能、进行路面养护管理决策的重要基础。
道路路面病害检测，可以通过众多手段来实现。例如路面高速摄影系统、车辆行驶质量、落锤式弯沉仪等方法。其中，基于图像处理的路面病害检测方法已经成为了路面病害检测技术的主要方法，这种方法主要是通过计算机对路面进行分段检查、收集各段数据，再在所收集资料的基础上进行计算，绘制出某一段路面的健康状况，从而得到这一路段的具体病害程度的技术。
目前，如何基于相机采集到的图像，合理提取可用特征并将其数据化，进而通过计算快速、准确地获得路面实际破损情况，还处于研究阶段。
专利申请号为201410141476.7的基于多种低层显著特征的路面裂缝检查方法，将获取的灰度图像划分为局部分块，生产裂缝特征图，然后采用双邻域扩张的方法提取裂缝，再次将裂缝特征图划分为局部分块，采用区域增长的方式自适应阈值分割后提取裂缝。但这样的方法仅能检测出路面裂缝，无法检测出路面的其他类别的破损情况。
专利申请号为201610592145.4的路面使用过程中的状态测定系统，包括路面破损定位单元，用于检测路面是否有破损，检测到路面破损时，采集破损路面的图像信息，并获取所述破损路面的位置信息。具体方法为对图像数据进行色彩分析和灰度化处理，并进行小波变换、收缩权值和软阈值处理。该项专利通过激光雷达测定路面种类，处理图像信息仅能用于计算破损路面图像的位置，以便于对破损路面进行定位，无法确定路面具体的破损类型。
综上所述，现有技术中有关相机成像的方法，目前多为从图像中提取车道线或者分辨障碍物，分析路面破损的检测方法极少；且即使有相关方法研究，也多只停留在计算出路面的某一类破损(如裂缝)上，无法提供一种只利用相机采集到的图像，不需辅以其它仪器检测，即可准确计算出路面破损全部类型的方法。
发明内容
本发明的目的是基于路面破损检测相机拍摄的图片，提供一种快速、准确、全面得出路面具体破损情况的方法。
为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：一种得到路面具体破损分类情况的方法，包括如下步骤：
A.用高斯掩模处理图像，提取图像特征点；
B.用K-means算法提取特征向量；
C.用主成分分析法对特征向量合成的矩阵进行降维；
D.用多分类的支持向量机训练降维后的向量，判定路面破损类别。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明方法提供了一种基于相机采集到的图像，不需辅以其它仪器检测，即可自动提取图像特征；
2、利用PCA法和多分类的SVM对图像特征向量进行学习和处理的结构，能够达到快速、准确识别路面破损全部类型的目的。
附图说明
图1为支持向量。
具体实施方式
1、提取特征点
1)采用中值滤波去除新直方图中的椒盐噪声，采用高斯滤波去除新直方图中的高斯噪声。
2)用9个尺度不同的高斯掩模分别对中值滤波之后的图像卷积，得到9种在不同高斯掩模处理的图片。
利用的高斯掩模如下：
Figure BDA0001538325900000031
其中Gi(x,y)代表第i个高斯掩模，Ki表示第i个高斯掩模的权值，σi表示第i个高斯掩模的标准差，x,y表示像素坐标，m,n表示像素下标。
3)使用差分高斯算子对2)得到的图片检测特征点。
差分高斯算子如下表示：
D(x,y,z,kiσ)＝[G(x,y,z,k i+1σ)-G(x,y,z,kiσ)]*I(x,y,z)(i2)
其中k表示比例因子，指所处尺度空间金字塔的层数，其中x,y,z表示像素坐标，σ表示标准差，k表示尺度。
(4)采集3)得到的特征点所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征，最后得到N×128维的矩阵，以使检测特征点的描述子具有旋转不变性。
梯度的模值和方向如下：
Figure BDA0001538325900000032
Figure BDA0001538325900000033
其中m(x,y)代表梯度幅度，θ(x,y)表示x,y的方向，L为图像灰度矩阵。
2、提取特征向量
1)采用K-means算法，将得到的N×128维的描述子分为J类，其中J＝500。
2)统计1)所得到的每一个类型在总类型中出现的概率，得到1×500的行向量，将该行向量分为J′类，其中J′＝500。
3)采用K-means算法对特征向量进行分类，接着统计每一个类型占总类型的概率，统计完毕之后再将上述两个向量进行合并为一个2×500的矩阵。
3、对特征向量合成的矩阵进行降维
用PCA(主成分分析法)对上述2×500矩阵做降维处理，降低纬度到1×500。
PCA计算过程如下：
1)求A的协方差矩阵，其中，T为转置。
COV(A)＝AAT (5)
2)计算协方差矩阵的特征向量，该特向量为PCA降维后的结果。经降维处理后得到的向量表示为：
X＝(xi)，其中(i＝1，2，3，4，5......500) (6)。
4、训练降维后的向量
用多分类的SVM(支持向量机)对经PCA降维后的向量进行训练，训练过程如下：
1)设定类型输出函数g(x)：
Figure BDA0001538325900000051
2)构造一个超平面φ(x)，将该超平面作为最优分类面，φ(x)表示如下：
φ(x)＝ωX+b (7)
其中，ω为变量，权重；b为实数，偏置。ω可由所得的特征向量表出：
ω＝AYX (8)
A表示拉格朗日乘子，A＝(a1,a2……an)。其中Y＝(y1,y2……yn)，y∈{0,1,2,3,4,5,6}。把A代入ω中得：
ω＝a1y1x1+a2y2x2+……+anymxn (9)
yi表示第i个样本的类别。
以上式中的拉格朗日乘子，只有极少一部分不等于0。这部分不等于0的拉格朗日乘子后面所乘的样本点，均落在图1中的H1和H2上，它们确定了唯一的分类函数，是我们真正需要的样本点，即支持向量，如图1所示。
3)将(7)式中的决策面φ(x)改写为：
Figure BDA0001538325900000052
因(10)式中xi,X为向量，其余参数为实数，则能将该式简化为：
Figure BDA0001538325900000053
为避免分类出错，引入松弛变量ζ，与惩罚因子c，该因子表示容错性的程度。最终变为：
Figure BDA0001538325900000061
4)根据步骤1)定义的标签类型，得到确切结果：
Figure BDA0001538325900000062

Claims (4)

1.一种得到路面具体破损分类情况的方法，其特征在于：包括如下步骤：
A.用高斯掩模处理图像，提取图像特征点；
B.用K-means算法提取特征向量；
C.用主成分分析法对特征向量合成的矩阵进行降维；
D.用多分类的支持向量机训练降维后的向量，判定路面破损类别；步骤A具体方法为：
a.采用中值滤波去除新直方图中的椒盐噪声，采用高斯滤波去除新直方图中的高斯噪声；
b.用9个尺度不同的高斯掩模分别对中值滤波之后的图像卷积，得到9种在不同高斯掩模处理的图片；
利用的高斯掩模如下：
Figure FDA0002442521330000011
其中Gi(x,y)代表第i个高斯掩模，Ki表示第i个高斯掩模的权值，σi表示第i个高斯掩模的标准差，x,y表示像素坐标，m,n表示像素下标；
c.使用差分高斯算子检测步骤b.所得到图片的特征点；
差分高斯算子如下表示：
D(x,y,z,kiσ)＝[G(x,y,z,ki+1σ)-G(x,y,z,kiσ)]*I(x,y,z)i (2)
其中k表示比例因子，指所处尺度空间金字塔的层数，x,y,z表示像素坐标，σ表示标准差，k表示尺度；
d.采集步骤c得到的特征点所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征，得到N×128维的矩阵，以使检测特征点的描述符具有旋转不变性；
梯度的模值和方向如下：
Figure FDA0002442521330000021
Figure FDA0002442521330000022
其中m(x,y)代表梯度幅度，θ(x,y)表示x,y的方向，L为图像灰度矩阵。
2.根据权利要求1所述的一种得到路面具体破损分类情况的方法，其特征在于：步骤B具体方法为：
a.采用K-means算法，将得到的N×128维的描述子分为J类，其中J＝500；
b.统计步骤a.所得到的每一个类型在总类型中出现的概率，从而得到1×500的行向量，将该行向量分为J′类，其中J′＝500；
c.采用K-means算法对特征向量进行分类，接着统计每一个类型占总类型的概率，随后将上述两个向量进行合并为一个2×500的矩阵。
3.根据权利要求2所述的一种得到路面具体破损分类情况的方法，其特征在于：步骤C具体方法为：
用主成分分析法对所述的2×500的矩阵做降维处理，降低纬度到1×500；计算过程如下：
a.求A的协方差矩阵：
COV(A)＝AAT (5)
A表示拉格朗日乘子，T为转置；
b.计算协方差矩阵的特征向量，该特征向量为PCA降维后的结果；经降维处理后得到的向量表示为：
X＝(xi)，其中(i＝1，2，3，4，5......500) (6)。
4.根据权利要求1所述的一种得到路面具体破损分类情况的方法，其特征在于：步骤D具体方法为：
用多分类的支持向量机对经主成分分析法降维后的向量进行训练，训练过程如下：
a.设定类型输出函数g(x)：
Figure FDA0002442521330000031
b.构造一个超平面φ(x)，将该超平面作为最优分类面，φ(x)表示如下：
φ(x)＝ωX+b (7)；
其中，ω为变量，b为实数，X为式(6)中的X；
ω可由所得的特征向量表出：
ω＝AYX (8)；
A表示拉格朗日乘子，A＝(a1,a2……an)；其中Y＝(y1,y2……yn)、y∈{0,1,2,3,4,5,6}；把A代入ω中得：
ω＝a1y1x1+a2y2x2+……+anymxn (9)；
yi表示第i个样本的类别；
以上式中的拉格朗日乘子，只有极少一部分不等于0；这部分不等于0的拉格朗日乘子后面所乘的样本点，确定了唯一的分类函数，即支持向量；
c.将(7)式中的决策面φ(x)改写为：
Figure FDA0002442521330000032
因(10)式中只有xi,X为向量，其余参数为实数，故将(10)式简化为：
Figure FDA0002442521330000041
d.引入松弛变量ζ、惩罚因子c，ω为式(8)中的ω，该因子表示容错性的程度；得式(12)：
Figure FDA0002442521330000042
e.最终得到确切结果：
Figure FDA0002442521330000043
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