Resumen

La detección de defectos en los firmes mediante cámaras desempeña un papel importante en el mantenimiento de los mismos. Las colecciones duplicadas para el mismo problema y las múltiples superposiciones de defectos son problemas prácticos que afectan en gran medida a los resultados de la detección. En este artículo, proponemos un método de cosido de imágenes y coincidencia de características de grano fino para la detección de defectos en pavimentos con el fin de eliminar duplicaciones y demostrar visualmente los defectos locales del pavimento. Las imágenes originales se procesan mediante una estructura jerárquica que incluye el filtrado de datos aproximados, la comparación de características y la unión de imágenes. En primer lugar, los datos originales se filtran en función de la información del sistema de posicionamiento global (GPS), lo que puede evitar la comparación de conjuntos de datos completos y mejorar la eficacia del cálculo. Se introduce una transformada de características invariante a escala para la correspondencia de características basada en las regiones clave extraídas mediante mapeo de saliencia espectral y cuadros delimitadores. Se construyen dos parámetros: la distancia euclidiana media (MEuD) y la tasa de coincidencia (MCR) para identificar la duplicación entre dos imágenes. A continuación, se aplica una máquina de vectores soporte para determinar el umbral de MEuD y MCR. En este artículo se analiza además la correlación entre la frecuencia de muestreo y el número de vehículos de detección. El método propuesto puede resolver eficazmente el problema de las duplicaciones en la detección de pavimentos deteriorados y mejora la viabilidad de la detección de pavimentos deteriorados por varios vehículos basada en imágenes.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:detección del mal estado del pavimento, comparación de características, detección del mal estado del pavimento en vehículos múltiples, sistema de posición global, transformación invariante de características, mal estado local del pavimento, distancia euclidiana media, filtrado de datos aproximados, mapeo espectral de la saliencia, máquina de vectores soporte
• Keywords:pavement distress detection, feature matching, multivehicle pavement distress detection, global position system, invariant feature transform, local pavement distress, mean euclidean distance, rough data filtering, spectral saliency mapping, support vector machine