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非接触式路面状况检测系统的研究的开题报告
一、问题背景
路面是人们生活和经济交流的重要基础设施，不仅影响人们的出行安全和行车舒适度，而且对车辆燃油消耗和环境污染等方面均有着直接的影响。目前，路面状况检测往往需要通过人工巡视或使用车载传感器等方式来实现，不仅工作量大、效率低，而且检测结果存在误差，带给人们出行舒适和安全问题。为此，我们需要一种更加高效准确的路面状况检测系统。
二、研究目的
针对以上问题，本研究旨在设计一种非接触式路面状况检测系统，利用数字成像处理技术、机器学习等先进技术对道路状况进行快速准确的检测和诊断。该系统将在不需要人工干预、不影响交通流通的情况下，实现对车道线磨损、路面张裂、凹凸不平等几方面的路面状况进行识别和预测，使检测工作更加准确高效。
三、研究内容
1、建立数字成像模型，采集高清车载摄像头图像。
2、构建路面状况图像库，包括不同路段、不同路面状况、天气条件等要素。
3、利用机器学习模型，对路面状况图像数据库进行训练，从而识别不同的路面状况。
4、研发路面状况检测算法，根据车辆行驶速度、车辆与地面的角度和距离等多因素，构建路面状况检测模型，提高检测的准确性和精度。
5、设计可视化界面，实现检测结果的实时显示和记录，方便后续进行管理和分析。
四、研究意义
本研究的成果可以实现路面状况的快速准确检测，不仅可以提高道路交通的安全性、可靠性和舒适性，还可以节约大量人力、物力和时间成本，并且为道路主管部门和施工单位提供可靠的依据，以指导路面维护和管理的决策，具有重要的社会和经济意义。
五、研究预期结果
1、建立非接触式路面状况检测系统。
2、研究道路状况识别算法，提高识别准确性。
3、建立路面状况检测模型，提高检测精度。
4、实现路面状况检测结果实时监测和可视化界面。
5、实现该系统在不同复杂路面状况下的应用验证。
六、研究方法
本研究采用以下研究方法：
1、文献研究：对非接触式路面状况检测的相关文献和研究进行综述分析。
2、实地调查：对不同路段、路面状况、天气条件等进行实地调查和采样，并进行标注和分类。
3、算法设计：根据采集到的数据，利用机器学习算法和数字成像技术进行图像处理和分类。
4、模型实现：利用Python、图像处理库和机器学习库进行算法实现和系统构建。
5、结果分析：对实际应用验证结果进行统计和分析，得出非接触式路面状况检测系统的检测准确度、实时性和可靠性的评价。
七、进度安排
1、前期调研和文献综述，预计1个月完成。
2、数据采集和路面状况分类，预计2个月完成。
3、图像处理和特征提取，预计3个月完成。
4、算法实现和系统构建，预计3个月完成。
5、应用实验和结果分析，预计2个月完成。
6、写作和答辩，预计1个月完成。
八、参考文献
1.Bai,Y.,Atkinson,P.,&Williams,M.(2018).Automaticroadcrackdetectionusingrandomstructuredforests.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(6),1765–1774.
2.Yao,H.,Li,Y.,&Zhang,L.(2019).Roadimagesegmentationwithdeeplearning:asurvey.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,20(11),3857–3874.
3.Zhou,G.,Liu,K.,&Wei,L.(2020).Automaticroadcrackdetectionbasedondeepresiduallearning.IEEEAccess,8,47176-47186.
4.Zhang,X.,Lu,G.,&Xing,R.(2017).Deepconvolutionalneuralnetworkforpavementcrackdetection.InternationalJournalofTransportationScienceandTechnology,6(3),151–159.