基于视频图像的路面性能参数采集方法研究的开题报告一、选题的背景和意义随着都市化进程的不断加快，道路建设成为促进城市发展的重要环节。而道路的建设涉及到诸多的参数，其中路面的性能参数对于道路的质量和使用寿命有着重要的影响。目前，路面性能参数采集主要采用手持仪器、车载仪器等方法进行测量，但这些方法都存在着测量效率低、成本昂贵、测量设备对道路交通影响大等问题。基于视频图像的路面性能参数采集方法因其非接触、高效、低成本等优势成为一种新的可行性方案。该研究旨在通过视频图像技术采集路面性能参数，为道路建设提供有效的技术支撑。二、研究的内容和方法本研究将采用视频图像技术获取道路交通的图像信息，并通过建立线性方程模型、深度学习模型等不同的算法模型，分析图像信息与路面性能参数之间的关系。具体的方法如下：1.采集道路交通的视频图像；2.提取视频图像中的路面信息，包括路面材质、路面质量等性能参数；3.建立线性方程模型，通过对图像像素的分析，建立图像信息与路面性能参数的对应关系；4.尝试使用深度学习模型，通过训练神经网络，实现图像信息与路面性能参数的自动化识别和分析。三、预期成果和意义本研究的预期成果如下：1.成功建立基于视频图像的路面性能参数采集方法，并得出可靠的结果；2.实现了对路面质量、路面材质等性能参数的快速、低成本、非接触式采集；3.为道路建设提供了可靠的技术支撑，为提升道路的质量和使用寿命提供了新的方法和思路。四、研究的难点和挑战1.视频图像处理技术的难度：视频图像处理技术的应用需要考虑到众多因素，如灯光、阴影等对图像质量的影响，为此需要针对视频图像的各种复杂情况进行深入的学习和实践。2.数据集的采集：由于不同路面性能参数的垂直度和曲率等参数不同，采集数据量大且采集过程多样，为建立可靠的数据集增加难度。3.算法模型的建立：为建立可靠准确的算法模型，需要综合考虑多个因素，如路面性能参数种类、网络结构等。五、进度安排1.前期调研，收集相关文献资料并对其进行分析和总结，提出初步的研究思路，计划完成时间：一个月。2.视频图像数据采集和预处理，包括视频数据的采集、降噪、去除虚假信息等，计划完成时间：两个月；3.算法模型的建立和验证，计划完成时间：三个月。4.论文撰写和总结，计划完成时间：一个月。六、参考文献1.Clark,R.&Greensitt,J.(2004).DevelopmentofaSideway-forceCoefficientRoutineInvestigationMachine(SCRIM)fornetwork-levelRoadSafetyAudits.TransportationResearchRecord,1584,pp.86-94.2.Coop,M.R.&Dini,D.(2005).Measuringthefrictionandwearofrailwaysystems.PhilosophicalTransactionsoftheRoyalSocietyA:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,363(1837),pp.283-298.3.Huang,Y.,Li,M.,Liu,S.,Wu,J.&Hu,J.(2019).GOLFT:globaloptimallanefittingandtrackingofcomplexurbanroadsbasedontensorvoting.ImageandVisionComputing,83,pp.46-54.4.Meneguzzi,F.R.,etal.(2012).Aroadsurfacedistressdetectionsystemforreal-timeanalysisofasphaltpavementconditions.ExpertSystemswithApplications,39(17),pp.13007-13011.