基于特征分析的地铁隧道裂缝识别算法

• 作者: 余祖俊 朱力强 王耀东 白彪 郭保青
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 裂缝识别 连通区域 Hough变换 特征提取 机器学习
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2015.05.011

摘要

有效地检测地铁隧道表面裂缝对于隧道的安全至关重要.地铁隧道表面图像普遍存在光照不均匀,目标对比度低,背景纹理复杂,噪声干扰严重等问题,而检测传统图像裂缝,如混凝土表面、路面裂缝等的算法不能很好地适用于地铁隧道表面图像.为此本文提出了一种隧道表面裂缝识别的算法.该算法首先利用Mask匀光等预处理算法改善隧道图像的质量,而后分别设计了基于模板的分析法、基于Hough变换的线型结构分析法、基于SVM的近似裂缝结构分析法等算法对隧道表面裂缝图像各成分进行提取,从而达到识别裂缝的目的.实验结果表明,该算法对传统裂缝图像的识别准确率可达97％,对于隧道表面的裂缝图像识别准确率可达81％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭保青	北京交通大学机械与电子控制工程学院	23	323	11.0	17.0
2	余祖俊	北京交通大学机械与电子控制工程学院	63	614	14.0	21.0
3	朱力强	北京交通大学机械与电子控制工程学院	44	443	12.0	19.0
4	王耀东	北京交通大学机械与电子控制工程学院	10	172	7.0	10.0
5	白彪	北京交通大学机械与电子控制工程学院	3	98	3.0	3.0