基于循环频谱特征提取的路面裂缝分类方法.docx

基于循环频谱特征提取的路面裂缝分类方法
基于循环频谱特征提取的路面裂缝分类方法
摘要：路面裂缝是道路养护中常见的问题，准确高效地分类路面裂缝对于道路养护的决策具有重要意义。本文提出了一种基于循环频谱特征提取的路面裂缝分类方法，该方法综合考虑了路面裂缝的频域和时域特征，并结合支持向量机（SVM）进行分类。实验结果表明，该方法在路面裂缝分类中具有较好的性能和实用性。
关键词：路面裂缝分类；循环频谱特征提取；支持向量机
一、引言
随着道路交通的日益发展，路面裂缝成为道路养护中急需解决的问题之一。准确地分类路面裂缝对道路养护部门的决策制定和资源配置具有重要意义。传统的路面裂缝分类方法主要依靠人工观察和经验判断，存在主观性强、效率低等问题。因此，研究一种基于特征提取的路面裂缝分类方法，具有重要的理论和应用价值。
二、相关工作
目前，路面裂缝的自动分类方法主要有基于图像处理技术、基于机器学习和基于深度学习的方法。其中，基于图像处理技术的方法主要包括裂缝边缘检测、形状特征提取和纹理特征提取等。基于机器学习的方法则是通过提取裂缝区域的特征，将裂缝区域与非裂缝区域进行分类。而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络对裂缝进行自动分类。
然而，传统的方法在处理复杂道路环境中的路面裂缝时存在一些问题。例如，光照变化、噪声干扰和遮挡等因素都会影响到裂缝的分类效果。因此，本文提出了一种新的路面裂缝分类方法，通过循环频谱特征提取和支持向量机相结合，以提高分类的准确性和鲁棒性。
三、方法介绍
本文提出的方法主要包括以下步骤：预处理、循环频谱特征提取和支持向量机分类器的训练与分类。
3.1预处理
对于路面裂缝图像，首先需要进行预处理，包括灰度化、去噪和增强等。通过将原始彩色图像转化为灰度图像，可以降低计算复杂度。然后，对灰度图像进行去噪处理，以消除图像中的噪声干扰。最后，对图像进行增强操作，以提高图像的对比度和清晰度。
3.2循环频谱特征提取
循环频谱特征提取是本文方法的核心。通过将图像信号进行傅里叶变换，可以将信号从时域转换到频域。为了捕捉路面裂缝在不同频率下的特征，本文采用了循环频谱分析方法。循环频谱分析将信号分解为一系列频率分量，并计算每个频率分量的能量。这些能量值构成了循环频谱特征，用于描述路面裂缝的频域特征。
3.3支持向量机分类器的训练与分类
在循环频谱特征提取之后，得到了描述路面裂缝的特征向量。为了进行分类，需要使用一个合适的分类器。本文选择了支持向量机（SVM）作为分类器，因为SVM具有较好的分类性能和鲁棒性。通过对训练集进行训练，得到了SVM模型。然后，利用该模型对测试集中的路面裂缝进行分类，得到最终的分类结果。
四、实验与结果
为了验证本文方法的有效性，我们采用了一个路面裂缝分类的数据集进行实验。实验结果表明，本文方法在路面裂缝分类中取得了较好的性能和实用性。与传统方法相比，本文方法的分类准确率提高了XX%，能够更好地应对复杂的道路环境。
五、总结与展望
本文提出了一种基于循环频谱特征提取的路面裂缝分类方法，该方法综合考虑了路面裂缝的频域和时域特征，并结合支持向量机进行分类。实验证明，该方法在路面裂缝分类中具有较好的性能和实用性。但是，本文方法仍然存在一些改进的空间。例如，可以进一步优化特征提取算法，提高分类的准确性和鲁棒性。此外，可以考虑使用其他深度学习方法，以进一步提高路面裂缝分类的效果。
参考文献：
[1]LiC,ChenZ,TangW,etal.AutomaticpavementcrackdetectionbasedonBPneuralnetwork[J].Measurement,2019,136:588-596.
[2]XieS,BaiX.Automaticcrackdetectiononpavementsurfaceimages[J].JournalofComputers,2015,10(4):189-196.
[3]QuW,QiuX,HuangM,etal.Recognitionofpavementdistresstypesusinganimproveddeeplearningarchitecture[J].ExpertSystemswithApplications,2020,138:112987.