Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Định vị và phát hiện nứt mặt đường cứng sử dụng dữ liệu GNSS và xử lý hình ảnh
Springer Science and Business Media LLC - Trang 1-9 - 2024
Tóm tắt
Hệ thống quản lý mặt đường hiện đại chủ yếu phụ thuộc vào việc đánh giá tình trạng mặt đường để lập kế hoạch chiến lược sửa chữa. Việc kiểm tra bằng tay được thực hiện bởi các kiểm toán viên được đào tạo để đánh giá thiệt hại trên mặt đường theo cách truyền thống. Điều này có thể tốn kém, tốn thời gian và là một nguồn rủi ro cho các kiểm toán viên. Một phương pháp kiểm tra dựa trên hình ảnh sử dụng smartphone đã được áp dụng để khắc phục những vấn đề như vậy. Bài báo này đề xuất một chương trình phát hiện và lập bản đồ nứt tự động cho mặt đường cứng, có khả năng tự động hóa quá trình kiểm tra trực quan. Chương trình sử dụng dữ liệu toàn cầu (GNSS) được ghi lại bởi smartphone và các kỹ thuật xử lý hình ảnh khác nhau để phát hiện chiều dài và diện tích nứt trong các hình ảnh. Hiệu suất của chương trình đã được đánh giá thông qua một nghiên cứu thực địa. Một quy trình định lượng nứt đã được thực hiện để so sánh các giá trị đo bằng tay và chiều dài nứt thu được từ chương trình. Kết quả cho thấy chương trình có thể phát hiện các loại hư hỏng khác, chẳng hạn như nứt nổ và nứt nhô lên. Phương pháp này có thể đạt được hiệu suất đáng kể so với nỗ lực và chi phí đã bỏ ra.
Từ khóa
#phát hiện nứt #mặt đường cứng #dữ liệu GNSS #xử lý hình ảnh #quản lý mặt đườngTài liệu tham khảo
Abdel-Qader I, Abudayyeh O, Kelly ME (2003) Analysis of edge-detection techniques for crack identification in bridges. J Comput Civ Eng 17(4):255–263. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2003)17:4(25
Ai D, Jiang G, Lam S-K, He P, Li C (2023) Computer vision framework for crack detection of civil infrastructure—A review. Eng Appl Artif Intell 117:105478. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105478
Allujami HM, Jassam TM, Al-Mansob RA (2021) Nanomaterials characteristics and current utilization status in rigid pavements: Mechanical features and Sustainability. A review. Materials Today: Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.04.077
Avendaño JC (2020) Identification and quantification of concrete cracks using image analysis and machine learning. Masters Thesis, KTH Royal Institute of Technology. https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-286025
Bhardwaj S, Mittal A (2012) A survey on various edge detector techniques. Procedia Technol 4:220–226. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2012.05.033
Cubero-Fernandez A, Rodriguez-Lozano F, Villatoro R, Olivares J, Palomares JM (2017) Efficient pavement crack detection and classification. EURASIP Journal on Image and Video Processing 2017(1):1–11. https://doi.org/10.1186/s13640-017-0187-0
Dorafshan S, Thomas RJ, Maguire M (2018) Comparison of deep convolutional neural networks and edge detectors for image-based crack detection in concrete. Constr Build Mater 186:1031–1045. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2018.08.011
Ersoz AB, Pekcan O, Teke T (2017) Crack identification for rigid pavements using unmanned aerial vehicles. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing Ltd, 236(1):012101. https://doi.org/10.1088/1757-899X/236/1/012101
Ghosh R (2022) Improving vision-based automated pavement condition data acquisition and assessment through deep learning and data-driven techniques. Doctoral Thesis, Iowa State University. https://dr.lib.iastate.edu/handle/20.500.12876/azJ4PYqv
Gonzalez RC, Woods RE (2007) Digital image processing, 3rd edn. Prentice-Hall Inc, USA
Hagara M, Stojanović R, Bagala T, Kubinec P, Ondráček O (2020) Grayscale image formats for edge detection and for its FPGA implementation. Microprocess Microsyst 75:103056. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2020.103056
Haralick RM, Sternberg SR, Zhuang X (1987) Image analysis using mathematical morphology. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 4:532–550. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1987.4767941
Hasanzadeh RP, Daneshvar MB (2015) A novel image noise reduction technique based on hysteresis processing. Optik 126(21):3039–3046. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2015.07.066
Hoang N-D, Nguyen Q-L (2018) Metaheuristic optimized edge detection for recognition of concrete wall cracks: a comparative study on the performances of roberts, prewitt, canny, and sobel algorithms. Adv Civ Eng 2018:1–16. https://doi.org/10.1155/2018/7163580
Hunt J (2019) Advanced guide to python 3 programming. Springer International Publishing, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-25943-3_21
Iyer S, Sinha SK (2005) A robust approach for automatic detection and segmentation of cracks in underground pipeline images. Image vis Comput 23(10):921–933. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2005.05.017
Kalfarisi R, Wu ZY, Soh K (2020) Crack detection and segmentation using deep learning with 3D reality mesh model for Quantitative Assessment and Integrated Visualization. J Comput Civ Eng 34(3). https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000890
Maling DH (2013) Coordinate systems and map projections. Elsevier
Medina-Carnicer R, Munoz-Salinas R, Yeguas-Bolivar E, Diaz-Mas L (2011) A novel method to look for the hysteresis thresholds for the Canny edge detector. Pattern Recogn 44(6):1201–1211. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2010.12.008
Muhammad N, Bibi N, Wahab A, Mahmood Z, Akram T, Naqvi SR, Oh HS, Kim D-G (2018) Image de-noising with subband replacement and fusion process using bayes estimators. Comput Electr Eng 70:413–427. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.05.023
Munawar HS, Hammad AW, Haddad A, Soares CAP, Waller ST (2021) Image-based crack detection methods: A review. Infrastructures 6(8):115. https://doi.org/10.3390/infrastructures6080115
Ouma YO, Hahn M (2016) Wavelet-morphology based detection of incipient linear cracks in asphalt pavements from RGB camera imagery and classification using circular Radon transform. Adv Eng Inform 30(3):481–499. https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.06.003
Petrakis G, Antonopoulos A, Tripolitsiotis A, Trigkakis D, Partsinevelos P (2023) Precision mapping through the stereo vision and geometric transformations in unknown environments. Earth Sci Inf 16(2):1849–1865. https://doi.org/10.1007/s12145-023-00972-2
Pukanska K (2013) 3D visualisation of cultural heritage by using laser scanning and digital photogrammetry. VSB-Technical University of Ostrava, Czech Republic
Rabah M, Elhattab A, Fayad A (2013) Automatic concrete cracks detection and mapping of terrestrial laser scan data. NRIAG J Astron Geophys 2(2):250–255. https://doi.org/10.1016/j.nrjag.2013.12.002
Ruffhead A (2021) Investigation into the accuracy and practicality of methods for transforming coordinates between geodetic datums. Doctoral Thesis, University of East London. https://doi.org/10.15123/uel.89w80
Santos B, Almeida PG, Maganinho L (2019) Data collection methodology to assess road pavement condition using GNSS, video image and GIS. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing Ltd, 603(4). https://doi.org/10.1088/1757-899X/603/4/042083
Shi Y, Cui L, Qi Z, Meng F, Chen Z (2016) Automatic Road Crack Detection Using Random Structured Forests. IEEE Trans Intell Transp Syst 17(12):3434–3445. https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2552248
Steckenrider JJ (2017) Multi-Bayesian approach to stochastic feature recognition in the context of road crack detection and classification. Master Thesis, Virginia Tech. http://hdl.handle.net/10919/81752
Subirats P, Dumoulin J, Legeay V, Barba D (2006) Automation of pavement surface crack detection using the continuous wavelet transform. 2006 International Conference on Image Processing, Atlanta, GA, pp 3037–3040. https://doi.org/10.1109/ICIP.2006.313007
Suzuki S, be K (1985) Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing 30(1):32–46. https://doi.org/10.1016/0734-189X(85)90016-7
Torres-Machi C, Pellicer E, Yepes V, Chamorro A (2017) Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. J Clean Prod 148:90–102. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.01.100
Van Rossum G, Drake Jr FL (1995) Python tutorial. Centrum Wiskunde & Informatica, The Netherlands
Zhang W, Wu T, Li Z, Liu S, Qiu A, Li Y, Shi Y (2021) Fracture recognition in ultrasonic logging images via unsupervised segmentation network. Earth Sci Inf 14(2):955–964. https://doi.org/10.1007/s12145-021-00605-6