申请/专利权人：盈客通天下科技(大连)有限公司;河南省路桥建设集团有限公司

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN118015002B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/40;G06T7/187;G06V10/762;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种交通工程路况视觉检测方法及系统。该方法根据灰度级与周围的灰度级对应像素点数量之间分布差异，以及灰度级和正常路面灰度级之间的接近程度，获取灰度级的分布缺陷特征值；根据灰度级对应所有聚类簇和参考车道线连通域之间的相关性，以及灰度级的分布缺陷特征值，获取灰度级的成像缺陷规律值；进而获取灰度级的缺陷概率值；根据交通路况原始图像的所有灰度级的缺陷概率值，获取交通路况增强图像；最终对交通路况增强图像进行缺陷检测。本发明通过有效增强车辙缺陷的凸显程度，改善交通工程路况视觉缺陷检测准确性。

主权项：1.一种交通工程路况视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取交通路况原始图像；获取所述交通路况原始图像的路况灰度直方图；根据所述路况灰度直方图中所有灰度级对应的像素点数量，获取正常路面灰度级；在所述路况灰度直方图中，根据灰度级与周围的灰度级对应像素点数量之间分布差异，以及灰度级和所述正常路面灰度级之间的接近程度，获取灰度级的分布缺陷特征值；对所述交通路况原始图像进行二值化处理，获取参考车道线连通域；在所述交通路况原始图像中，对灰度级对应所有像素点进行聚类，获取灰度级对应的多个聚类簇；根据灰度级对应所有聚类簇和所述参考车道线连通域之间的相关性，以及灰度级的分布缺陷特征值，获取灰度级的成像缺陷规律值；根据路况灰度直方图的分布，灰度级的成像缺陷规律值以及灰度级的分布缺陷特征值，获取灰度级的缺陷概率值；根据交通路况原始图像的所有灰度级的缺陷概率值，对交通路况原始图像进行增强处理，获取交通路况增强图像；对交通路况增强图像进行缺陷检测；所述分布缺陷特征值的获取方法，具体包括：根据变化特征参数值公式获得变化特征参数值，所述变化特征参数值公式包括： ；为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级的变化特征参数值；为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级对应的像素点数量；为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级对应的像素点数量；为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级对应的像素点数量；为绝对值符号；为分母第一调节因子；根据所述路况灰度直方图进行曲线拟合，获取拟合灰度曲线；对所述路况灰度直方图的灰度级所构成的灰度级序列进行分段，获取各个灰度段；根据分布缺陷特征值公式获得分布缺陷特征值，所述分布缺陷特征值公式包括： ；其中，为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级的分布缺陷特征值；为正常路面灰度级；为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级的变化特征参数值；为在第个灰度级所属的灰度段中，所有灰度级对应在拟合灰度曲线上导数的方差；为分母第二调节因子；为以自然数为底数的指数函数；所述成像缺陷规律值的获取方法，具体包括：获取参考车道线连通域的参考车道轮廓；将参考车道轮廓进行拆分，获取参考车道轮廓的所有参考车道分段轮廓；将最长的参考车道分段轮廓，作为参考行驶轮廓边缘；根据参考行驶轮廓边缘和参考车道线连通域中像素点分布，获取参考行驶轮廓边缘的参考行驶特征序列；利用凸包检测法，获取各个灰度级对应各个聚类簇的类簇轮廓和类簇区域；将每个类簇轮廓进行拆分，获取每个类簇轮廓的所有类簇分段轮廓；根据每个类簇分段轮廓和对应的所述类簇区域中像素点分布，获取每个类簇分段轮廓的待分析行驶特征序列；根据每个类簇分段轮廓的待分析行驶特征序列和参考行驶轮廓边缘的参考行驶特征序列之间的相关性，灰度级的分布缺陷特征值，以及灰度级对应所有类簇分段轮廓的长度的波动性，获取灰度级的成像缺陷规律值；所述成像缺陷规律值的获取方法包括：根据成像缺陷规律值公式获取成像缺陷规律值，所述成像缺陷规律值公式包括： ；其中，为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级的成像缺陷规律值；为第个灰度级对应所有类簇分段轮廓的总数量；为第个灰度级对应第个类簇分段轮廓的长度；为第个灰度级对应所有类簇分段轮廓的长度的均值；为在所述路况灰度直方图中，第个灰度级的分布缺陷特征值；为第个灰度级对应第个类簇分段轮廓的待分析行驶特征序列；为参考行驶轮廓边缘的参考行驶特征序列；为第个灰度级对应所有类簇分段轮廓的中的最大值；为绝对值符号；为取皮尔逊相关系数函数。

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