基于图像特征值的混凝土桥梁表面病害图像分类

• 作者: 张宇峰 陈飞飞 韩晓健
• 来源期刊: 结构工程师
• 关键词: 钢筋混凝土桥梁 病害图像 灰度直方图特征 纹理特征 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 结构分析
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 字数: 2415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0159.2018.01.009

摘要

钢筋混凝土桥梁表面病害主要由裂缝、露筋锈蚀、缺损构成.运用计算机图像处理技术对混凝土桥梁病害目标进行分析与判别,图像采集设备采集到的桥梁病害图像主要是由大量的裂缝、露筋锈蚀及缺损构成,所以在对病害目标进行定量分析之前,必须对大量图像进行分类.对桥梁病害图像的灰度直方图特征、图像的颜色矩特征及纹理特征进行提取,并运用机器学习(SVM支持向量机)的方法对图像进行分类,研究发现,运用上述特征值作为特征参数以及运用支持向量机作为分类器对病害图像进行分类,其分类准确率达到80％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩晓健	南京工业大学土木工程学院	35	173	7.0	12.0
2	张宇峰		9	17	2.0	4.0
3	陈飞飞	南京工业大学土木工程学院	3	0	0.0	0.0