基于图像工程的路面破损自动识别算法研究的中期报告1.研究背景和意义随着城市化进程的加速和车辆保有量的增加，道路交通事故频繁发生，路面破损现象也越来越普遍。路面破损不仅会导致行车不顺畅，增加车辆维修成本，还会影响行车安全，引发交通事故，甚至危及人民群众的生命财产安全。因此，通过自动识别路面破损，及时进行维修和养护，对于提高道路使用效率，保障行车安全，减少交通事故，具有十分重要的意义。2.目前的研究进展目前，常用的路面破损自动识别方法主要有基于图像处理、神经网络、支持向量机等。其中，基于图像处理的方法是较为常见的一种，其基本思路是通过对路面图像的处理，提取出路面破损的特征，然后利用分类器进行判别。但是，该方法存在的问题是，对于噪声、光照变化等影响因素的鲁棒性较弱，而且对于不同类型的路面破损，需要手动提取不同的特征，方法的可操作性较低。3.研究内容和方法本文研究基于图像工程的路面破损自动识别算法，主要包括以下内容：（1）采集路面图像，并进行预处理，如去噪、增强等。（2）对预处理后的路面图像，提取出路面破损的特征。主要包括形状、色彩、纹理等特征。（3）采用深度卷积神经网络（DCNN）对路面破损进行分类。DCNN是一种能够自动学习特征的深度学习方法，其通过堆叠多个卷积层和池化层，能够从原始图像中提取出抽象的特征，具有很好的鲁棒性和泛化能力。4.预期成果本研究预期实现以下成果：（1）针对路面破损自动识别问题，提出一种基于图像工程和深度学习的综合方法。（2）设计并实现出具有高准确率和鲁棒性的路面破损自动识别算法。（3）利用已有数据集进行实验验证，并比较分析该算法与其他方法的性能差异。（4）形成具有一定实用价值和推广意义的研究成果。