基于凹性特征测度的车辙检测方法与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国交通基础设施建设的快速发展和车辆保有量的持续增长，路面承受的交通负荷越来越大，车辙作为一种常见的路面病害，对道路交通安全和运输效率构成了严重威胁。

因此，及时有效地检测和评估路面车辙状况，对于保障道路安全、延长道路使用寿命、降低道路维护成本具有十分重要的意义。

本选题旨在研究基于凹性特征测度的车辙检测方法，通过提取路面图像中的凹性特征信息，实现对车辙的自动识别和参数测量。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于图像的路面病害检测技术得到了广泛关注和应用，其中也包括车辙检测。

1. 国内研究现状

国内学者在基于图像的车辙检测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是基于凹性特征测度实现对车辙的自动检测，具体包括以下几个方面：
1.凹性特征测度方法研究：-分析车辙的凹性特征，研究基于图像梯度、hessian矩阵和深度学习的凹性特征测度方法，比较不同方法的优缺点和适用场景。

2.车辙检测算法设计：-设计基于凹性特征测度的车辙检测算法，包括图像预处理、凹性特征提取、车辙区域分割和车辙参数计算等步骤，并对算法进行优化以提高检测精度和效率。

3.车辙检测系统实现：-构建车辙检测系统，实现对路面图像的自动分析和处理，并对车辙的宽度、深度等参数进行定量测量，并将检测结果可视化显示。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解车辙检测技术的发展现状、研究热点和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.凹性特征测度方法研究：研究基于图像梯度、hessian矩阵和深度学习的凹性特征测度方法，通过理论分析和实验对比，选择合适的测度方法。

3.车辙检测算法设计：基于选定的凹性特征测度方法，设计车辙检测算法，包括图像预处理、凹性特征提取、车辙区域分割和车辙参数计算等步骤。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于凹性特征测度的车辙检测方法。

-与传统的基于边缘检测、阈值分割等方法相比，该方法能够更好地克服光照变化、阴影遮挡等因素的影响，提取更稳定的车辙特征，提高车辙检测的鲁棒性和准确性。

2.探索了深度学习技术在凹性特征测度中的应用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 赵永强,张伟,张建勋,等.路面车辙自动检测方法综述[j].交通运输工程学报,2018,18(04):126-137.

[2] 郭莹.路面车辙检测识别与三维重建技术研究[d].长安大学,2021.

[3] 刘畅,王涛,张仲荣,等.基于三维激光点云的路面车辙检测算法[j].同济大学学报(自然科学版),2018,46(09):1336-1342.