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公路路面缺陷识别算法一、引言随着交通运输行业的快速发展，公路路面的维护和管理变得尤为重要。
路面缺陷的及时识别和修复，对于保障交通安全、延长路面使用寿命具有重要意义。
传统的路面缺陷识别方法主要依赖于人工巡检，不仅效率低下，而且难以覆盖全部路况。
近年来，随着机器视觉和人工智能技术的进步，自动化的路面缺陷识别算法成为研究的热点。
本文旨在设计并实现一种高效的公路路面缺陷识别算法，以提高路面缺陷识别的准确率和效率。
二、相关工作在路面缺陷识别领域，已有许多研究工作。
传统的图像处理技术如边缘检测、阈值分割等被广泛应用于路面缺陷的检测。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等模型在路面缺陷识别方面取得了显著成果。
例如，有研究使用CNN对路面图像进行分类，以识别不同类型的缺陷。
此外，还有一些研究工作探讨了如何结合传统图像处理技术和深度学习技术以提高缺陷识别的准确性。
三、方法论本文提出的公路路面缺陷识别算法主要包括以下几个步骤：1.图像预处理：首先对路面图像进行预处理，包括降噪、对比度增强、色彩空间的转换等操作，以提高图像质量，便于后续的缺陷识别。
2.特征提取：利用深度学习的卷积神经网络（CNN）对预处理后的路面图像进行特征提取。
通过训练深度学习模型，提取出能够反映路面缺陷的特征。
3.缺陷分类：基于提取的特征，采用分类器对路面缺陷进行分类。
本文采用支持向量机（SVM）作为分类器，对不同类型的缺陷进行分类。
4.后处理与结果展示：对分类器的输出结果进行后处理，包括阈值设置、区域标注等操作，最终展示出识别的路面缺陷类型和位置。
四、实验设置为了验证本文提出的算法的有效性，我们在某高速公路路段进行了实地采集路面图像数据集。
数据集包含了不同类型、不同程度的路面缺陷，如裂缝、坑洞、车辙等。
实验中，我们将使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
训练过程中，我们采用随机梯度下降（SGD）优化算法对模型参数进行更新，并使用交叉验证技术来评估模型的性能。
风电叶片表面缺陷图像识别与无损检测随着清洁能源的不断发展，风能成为了一种重要的替代能源之一。
风力发电机的叶片作为直接受力的部件扮演着重要的角色，其表面缺陷的识别与无损检测成为了保证风力发电机正常运行的关键之一。
本文将探讨风电叶片表面缺陷图像识别与无损检测的相关技术和方法。
一、风电叶片表面缺陷的分类与特点风电叶片表面缺陷主要包括裂纹、划痕、气泡等多种类型。
这些缺陷会降低叶片的结构强度和 aerodynamic efficiency，进而影响风力发电机的发电效率和寿命。
1. 裂纹：裂纹是风电叶片最常见的表面缺陷之一，会导致叶片在高风速环境下的断裂。
裂纹的形状、长度和深度对叶片的稳定性和完整性有重要影响。
2. 划痕：划痕是叶片表面产生的疤痕，可以通过纵向或横向划伤叶片表面。
划痕的长度和宽度会使叶片的表面变得不光滑，从而降低了叶片的 aerodynamic efficiency 和寿命。
3. 气泡：叶片表面的气泡是由温度变化等原因导致的。
气泡会使叶片表面变得不均匀，对风力发电机产生影响。
二、风电叶片表面缺陷图像识别技术风电叶片表面缺陷图像识别技术是基于计算机视觉和图像处理的方法，通过对风电叶片表面图像的处理和分析，实现缺陷的自动识别与分类。
1. 图像采集：首先需要采集风电叶片表面的图像。
传统的方法是使用摄像机对叶片表面进行拍摄，但这种方法需要人工操作，且存在误判的可能性。
近年来，随着无人机技术的发展，可以使用无人机搭载的高分辨率相机对风电叶片进行高清晰度的图像采集。
2. 图像预处理：采集到的图像需要进行预处理，去除噪声和其他干扰因素。
常见的图像预处理方法包括图像平滑、滤波、锐化等。
3. 特征提取：特征提取是图像识别的关键一步，通过提取图像的边缘、纹理、颜色等特征来区分不同的缺陷类型。
常用的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取、颜色直方图等。
4. 分类模型：建立合适的分类模型用于风电叶片表面缺陷的识别。
常用的分类模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）等。
基于深度学习的路面缺陷检测与识别研究摘要：路面缺陷的及时检测与识别对保证道路的安全和交通效率至关重要。
传统的路面缺陷检测方法对数据依赖性较强，且准确率有限。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的路面缺陷检测与识别方法逐渐成为研究的热点。
本文综述了目前在基于深度学习的路面缺陷检测与识别研究领域的最新进展，包括数据集的构建、网络结构的设计和性能评估指标的选择。
本文还探讨了当前研究面临的挑战，并提出了未来研究的发展方向。
1. 引言缺陷路面可能给驾乘人员和车辆造成损害和危险。
因此，实时准确地检测和识别路面缺陷对于道路维护和交通安全至关重要。
然而，传统的路面缺陷检测方法通常需要人工标注大量数据以训练模型，且准确率较低。
深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。
2. 数据集的构建深度学习模型的性能很大程度上依赖于训练数据集的质量和规模。
为了构建一个准确、全面的路面缺陷数据集，研究者需要收集大量的路面图像，并进行人工标注。
当前，一些公开的数据集例如CVC-14和RoadDamage提供了不同种类缺陷的路面图像，在研究中被广泛使用。
然而，由于路面缺陷的复杂性和多样性，构建更多样化、更全面的数据集仍然是一个挑战。
3. 网络结构的设计深度学习的核心是设计合适的网络结构，以提取图像中的特征并进行分类或回归。
在路面缺陷检测与识别中，一些经典的网络结构，如LeNet、AlexNet、VGGNet和ResNet等，被广泛应用。
此外，一些特殊的网络结构如U-Net和YOLO也被用于在路面图像中定位和识别缺陷。
研究人员还通过引入一些改进的结构，如注意力机制和多尺度特征融合，进一步提高了模型的性能。
4. 性能评估指标的选择为了评价模型的性能，研究人员需要选择适当的评估指标。
在路面缺陷检测与识别中，一些常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数和平均精度等。
针对不同的任务和需求，选择相应的评估指标非常重要。
同时，还需要进行交叉验证和对比实验，确保模型的稳定性和可靠性。
基恩士电子零件自动检测焊缝缺陷满足各类检测需求范本1:一、项目概述基恩士电子零件自动检测焊缝缺陷满足各类检测需求项目旨在开发一套高效、精确的电子零件自动检测系统，以满足各种检测需求，特别是焊缝缺陷的自动识别和检测。
该系统将充分利用先进的图像处理技术、机器学习算法和机器视觉技术，实现对电子零件焊缝缺陷的有效检测和分类。
二、功能需求1. 图像采集：通过高分辨率的摄像机系统进行图像采集，并能够根据需要进行调整和自动化操作。
2. 图像处理：对采集到的图像进行预处理和增强，包括去噪、图像对比度调整等，以提高后续的处理效果。
3. 缺陷检测：能够准确识别并检测焊缝缺陷，如焊接孔洞、裂纹等，同时能够排除图像中的噪声和干扰，提高检测的准确性。
4. 缺陷分类：能够根据不同的缺陷类型对检测结果进行分类和归类，以便后续的分析和处理。
5. 自动判定：能够根据设定的检测标准和规则，自动判定电子零件的焊缝缺陷是否合格，并相应的报告。
三、技术实现1. 图像采集：使用高分辨率的摄像机系统，能够较快地采集到清晰的电子零件焊缝图像。
2. 图像处理：利用图像处理算法对采集到的图像进行预处理和增强，提高后续处理过程的准确性。
3. 缺陷检测：利用机器学习算法和机器视觉技术，对图像中的焊缝缺陷进行准确识别和检测。
4. 缺陷分类：通过训练模型和深度学习算法，实现对不同缺陷类型的分类和归类。
5. 自动判定：根据设定的检测标准和规则，自动判定电子零件的焊缝缺陷是否合格，并相应的报告。
四、项目进展目前，项目已完成系统的设计和算法的开发，并初步完成了系统的集成和测试。
预计在下个季度内完成所有功能的优化和验证，并准备进行实际应用推广。
附件：1. 项目设计文档2. 功能需求文档3. 技术实现文档法律名词及注释：1. 机器学习算法：指一种能够使计算机自动学习和改进的算法，通过分析和识别现有数据的模式，从而使计算机能够对新数据进行预测和判断。
2. 机器视觉技术：指利用计算机和摄像机等设备对图像进行分析和处理的技术，以模拟人类的视觉系统并实现对图像的识别和理解。
融合先验知识推理的表面缺陷检测目录一、内容概括 (2)1. 背景介绍 (3)2. 研究目的与意义 (4)二、相关知识概述 (5)1. 表面缺陷检测概述 (6)2. 先验知识推理介绍 (7)3. 相关技术应用现状 (8)三、融合先验知识推理的表面缺陷检测原理 (9)1. 原理概述 (10)2. 关键技术分析 (11)3. 融合方法探讨 (12)四、表面缺陷检测中的先验知识获取与处理 (13)1. 数据收集与预处理 (14)2. 特征提取与选择 (16)3. 知识库的建立与优化 (17)五、基于推理的表面缺陷检测算法设计 (18)1. 算法框架设计 (19)2. 缺陷识别模型构建 (20)3. 模型优化与改进策略 (21)六、实验设计与结果分析 (22)1. 实验数据与预处理分析 (23)2. 实验方法与过程介绍 (25)3. 实验结果展示与对比分析 (25)4. 错误类型及改进措施探讨 (27)七、系统实现与应用场景分析 (28)1. 系统架构设计与实现 (29)2. 系统功能介绍与使用说明 (30)3. 应用场景分析与发展趋势预测 (31)八、挑战与展望 (33)1. 当前面临的挑战分析 (34)2. 未来发展趋势预测与展望 (35)3. 研究中存在的不足与改进方向思考 (36)九、结论 (37)1. 研究成果总结 (38)2. 对未来研究的建议与展望 (39)一、内容概括先验知识的引入与融合：本文将介绍如何引入先验知识，并将其融入到模型训练过程中，提高模型的泛化能力和检测精度。
通过收集和整理表面缺陷相关的历史数据、专家知识和经验，形成先验知识库，为后续的推理和检测提供数据支持。
表面缺陷图像采集与处理：本文将讨论如何有效地采集表面缺陷图像，并对图像进行预处理，包括图像增强、去噪、分割等，以提高图像质量和检测效果。
基于深度学习的表面缺陷检测模型构建：本文将介绍如何利用深度学习技术构建表面缺陷检测模型。
基于机器视觉技术的轨道交通路基状态监测与预警系统设计随着城市化进程的快速发展和人口数量的增加，轨道交通在现代化城市中扮演着越来越重要的角色。
为了确保轨道交通的安全和可靠运行，轨道交通路基状态的监测和预警系统变得至关重要。
基于机器视觉技术的监测与预警系统能够实现对轨道交通路基状态的实时监测和异常预警，从而提高交通运输的安全性和效率。
一、系统概述基于机器视觉技术的轨道交通路基状态监测与预警系统是一种通过视觉传感器、图像处理算法和人工智能技术来实现对轨道交通路基状态的监测与预警的系统。
该系统主要包括以下几个模块：图像采集、图像处理、状态分析和异常预警。
1. 图像采集：系统通过安装在轨道交通上方或侧面的高清摄像头进行图像采集。
摄像头可以采集到轨道交通路基的实时图像，并将图像传输到系统后台进行处理。
2. 图像处理：系统对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、增强和边缘检测等处理。
然后，使用计算机视觉和图像处理算法对图像进行分割和特征提取，从而获取轨道交通路基的状态信息。
3. 状态分析：系统对提取出的轨道交通路基特征进行分析和分类。
通过比较分析当前状态和正常状态之间的差异，可以确定是否存在异常情况。
4. 异常预警：一旦系统检测到轨道交通路基存在异常情况，例如破损、塌陷或位移等，系统将立即发出预警信号。
预警信号可以通过声音、光线或传输到相关监控中心进行进一步处理。
二、主要技术1. 计算机视觉技术：计算机视觉技术是该系统的核心。
它包括图像处理、模式识别和机器学习等技术，可以实现对轨道交通路基图像的自动分析和处理。
2. 图像处理算法：系统使用图像处理算法对图像进行预处理和分析，包括噪声滤波、边缘检测、特征提取等。
这些算法可以提高图像质量，减少干扰，并提取出轨道交通路基的关键特征。
3. 模式识别：系统利用模式识别技术，通过对轨道交通路基的特征进行分类和判别，实现对状态的分析和预测。
这些模式识别算法可以识别轨道交通路基的正常状态和异常状态之间的差异。
1 绪论1.1 课题的背景“要想富，先修路”，俗语一句话就道出了交通在国民经济和人们生活中的重要地位，在所有交通形式中，道路交通又是与人们生活关系最密切的，而且最能体现一个国家经济实力及其综合国力的交通发展状况就是其道路交通的发展状况。
道路交通在国民经济和人们生活中占有重要地位，近几十年来，世界各国公路特别高等级公路建设迅速发展，极大地促进了经济的发展。
然而建后保养维护的问题随着道路的建成也随之而来的，为了做出相应的维护策略需要定期调查道路路面状况。
若路面病害发现在出现的初期，那将会大大降低道路维护费用。
如何快速对整段路面做全面的调查并对病害进行定位，精确地检测出病害的严重程度及造成原因而又不影响正常交通秩序的情况,成为急待解决的一大难题。
另外，随着我国高速公路的快速发展，道路建成后的管理与养护工作也需要快速跟进，交通部也明确要求高速公路的检测手段要采用先进的技术与装备。
当前我国高速公路管理与养护部门的路面检测设备严重落后甚至不足，一方面很多单位没有此类设备，另一方面现有的设备由于技术落后还不适合在高速公路上使用，也有一些进口设备，由于破损的评价指标的差异、产品售后服务跟不上或维护费用太高，使用率也不高。
为了提高高速公路的公共服务水平，高速公路管理与养护部门迫切需要此类系统，且此类产品在国内尚属于空白，所以其产业化前景很乐观【1】。
计算机高性能处理器、大容量存储器及图像处理技术的快速发展，使得基于图像分析的道路病害自动检测与识别技术成为可能。
近年来，数字图像处理技术在代替和超越人类的视觉功能方面取得了一系列的惊人的成果，显示了强大的生命力。
国外高速公路发达国家进入这一领域开始研发产品起步早，在开始早期受计算机及摄像机等硬件产品的限制，但长期的实验研究积累了很多方法和技术。
随着近几年硬件的飞速发展，一些研究成果正逐渐转化为产品并投入使用。
高等级公路是国家现代化建设的重要基础设施，它不但是交通现代化的重要标志，也是国家现代化的标志。
智能交通系统中的道路边缘检测技术现代社会的交通问题一直是困扰城市发展和人们生活的重要问题之一。
然而，随着科技的快速发展，智能交通系统的出现为解决交通问题带来了新的机遇。
在智能交通系统中，道路边缘检测技术是其中一个不可或缺的技术。
道路边缘检测技术是指利用计算机视觉和图像处理技术，将道路边缘提取出来，达到在车辆行驶时自动识别道路的目的。
一般来说，道路边缘有两种类型，即实线和虚线。
而且，由于道路边缘线在不同天气和光线条件下的表现不同，因此设计一种能够适应多种场景并进行准确检测的道路边缘检测技术是非常难的。
有关研究人员们基于不同的技术方法和算法，将道路边缘检测技术分为多种类型，如基于边缘检测算法、基于模板匹配算法、基于特征提取算法等等。
在这些方法中，基于边缘检测算法是目前被广泛应用的一种方法。
基于边缘检测算法的道路边缘检测技术，是指根据图像中像素亮度变化的快速变化点来检测道路边缘，它利用了像素在亮度变化处产生的边缘特征。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
其中，Canny算子是最常用的算法，因为它在滤除噪声的同时，能够产生清晰、准确的道路边缘线。
道路边缘检测技术在智能交通系统中有着广泛的应用。
道路边缘检测技术可以被自动驾驶车辆用来判断车辆与道路间的距离，从而控制车辆行驶轨迹，确保安全驾驶。
在行车辅助系统中，道路边缘检测技术也可以被应用于内置导航系统，根据车辆位置、行驶方向以及道路位置等信息为驾驶员提供道路边缘线位置的信息。
同时，在智能交通监管中，道路边缘检测技术也可以被用来进行交通违法行为的监督和判断。
然而，在道路边缘检测技术的应用过程中，由于车辆的行驶速度、天气情况、光线等因素的影响，道路边缘线的识别存在一定的误差。
因此，如何应对这些干扰因素，提高道路边缘检测技术的准确性是目前的研究方向。
为了提高道路边缘检测技术的准确性，研究人员们主要采用了以下几种方法。
首先，调整算法的参数。
基于计算机视觉的混凝土缺陷自动识别研究一、研究背景随着城市化进程的加快，混凝土建筑的应用越来越广泛。
但是，由于混凝土材料自身的原因以及施工过程中的因素，混凝土存在着一定程度的缺陷，如裂缝、空鼓、麻面等。
这些缺陷不仅会影响混凝土结构的强度和稳定性，还可能会导致建筑物在使用过程中出现安全隐患。
因此，对混凝土缺陷进行及时、准确的检测和识别变得尤为重要。
二、研究目的本研究旨在基于计算机视觉技术，开发一种混凝土缺陷自动识别系统，实现对混凝土缺陷的快速、准确识别。
三、研究内容1.混凝土缺陷数据采集利用高清相机对不同类型的混凝土缺陷进行拍摄。
在拍摄过程中，需考虑光线、角度、距离等因素对图像质量的影响，保证采集到的图像具有较高的清晰度和色彩还原度。
2.混凝土缺陷图像处理将采集到的混凝土缺陷图像进行预处理，包括灰度化、滤波、二值化等操作。
通过对图像的处理，去除噪声和冗余信息，提高后续处理的效率和准确度。
3.混凝土缺陷特征提取通过计算机视觉技术，提取混凝土缺陷图像中的特征，包括形状、纹理、颜色等方面。
通过对特征的提取，可以更准确地描述混凝土缺陷的特征，为后续的分类和识别提供依据。
4.混凝土缺陷分类和识别利用机器学习算法对提取到的混凝土缺陷特征进行分类和识别。
常用的算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过对缺陷的分类和识别，可以实现对混凝土缺陷的自动化检测和诊断。
四、研究意义1.提高施工质量通过混凝土缺陷自动识别系统的应用，可以实现对混凝土缺陷的快速、准确识别，及时发现并处理混凝土缺陷，提高混凝土结构的质量和稳定性。
2.提高施工效率传统的混凝土缺陷检测需要人工逐一进行，耗费大量时间和人力。
而混凝土缺陷自动识别系统可以实现对大量缺陷图像的自动化处理和分析，大大提高了检测的效率和精度。
3.促进科技进步混凝土缺陷自动识别系统的开发需要结合计算机视觉、图像处理等多个学科，促进了相关领域的交叉和融合，推动了科技进步和创新。
基于图像处理的公路路面缺陷自动检测技术研究摘要公路路面缺陷对行车产生安全隐患，因此需要对公路路面进行定期的检测和维护。
传统的路面检测方式是通过人工巡查进行，无法满足实际需要。
基于图像处理的公路路面缺陷自动检测技术可以更加准确和高效地检测和维护公路路面。
本文介绍了基于图像处理的公路路面缺陷自动检测技术的研究现状和发展趋势，分析了各种算法的优缺点，并提出了一种基于深度学习的公路路面缺陷自动检测方法。
实验结果表明，该方法具有较高的检测精度和鲁棒性，可以有效地应用于公路路面缺陷自动检测领域。
关键词：公路路面，缺陷检测，图像处理，深度学习1. 前言公路路面是人们出行的重要交通工具，公路路面缺陷会对行车产生安全隐患。
传统的路面检测方式是通过人工巡查进行，这种方法既费时又费力，无法满足实际需要。
随着计算机技术和图像处理技术的发展，基于图像处理的公路路面缺陷自动检测技术可以更加准确和高效地检测和维护公路路面。
现有的缺陷检测方法主要基于图像处理和机器学习技术，如基于传统特征提取的方法、基于机器学习的方法等，这些方法虽然可以对公路路面进行缺陷检测，但是具有一定的局限性和缺陷。
随着近年来深度学习技术的发展，基于深度学习的公路路面缺陷自动检测方法得到了广泛的应用。
深度学习方法具有强大的特征学习和表征能力，可以更好地提取图像中的关键特征，因此可以更加准确地检测和定位公路路面缺陷。
在本文中，我们将介绍基于图像处理的公路路面缺陷自动检测技术的研究现状和发展趋势，以及各种算法的优缺点。
此外，我们还将提出一种基于深度学习的公路路面缺陷自动检测方法，并通过实验来验证该方法的检测效果。
2. 主要路面缺陷(1)沥青路面龟裂：路面裂缝比较细，多数似网状分布。
(2)沥青路面龟裂：路面裂缝比较宽。
(3)沥青路面起鼓：沥青路面局部或整体凸起，一般的造成因素是路面下基础结构凹陷或存在松动或空心现象。
(4)黑色素沥青驳岸路面不平整：路面出现了高低差，一般来说高低差不超过20毫米。
太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告基于图像处理和数据挖掘技术的道路缺陷类型的自动识别摘要随着经济的的发展，交通在国民经济和生活中的重要性显著提高。
城市道路是 城市建设的主要项目之一，工程建设涉及面较广，工程条件较复杂，是由多项目、多工 序彼此交错和相互制约所组成的线形工程，影响工程质量的因素较多，施工中不可避免 地会出现不同程度的质量问题。
为了提高公路使用寿命，公路养护工作也得到越来越多 的重视。
本文介绍了基于图像处理的路面检测及基于数据挖掘技术的道路缺陷类型自动 识别的研究。
首先，通过分析了缺陷路面原始图像，得出了路面图像的特征，为选定图像预处 理方法，选择图像特征值和图像分类识别算法建立基础。
其次，研究了路面的预处理问题。
为了消除原始图像中的噪声，根据路面图片的 特征，本文采用直方图均化、灰度变换方法增强图像，再用加权邻域均值滤波对图像进 行平滑处理，通过实验对比几种边缘检测算子的检测效果,证明用 Sobel 算子对图像进 行边缘检测的效果最好,同时运用数学形态学运算填充边缘内部的孔洞以及去除图像中 孤立和小区域噪声,提取得到裂缝或坑槽目标的二值图像。
最后,在得到目标二值图像后,研究了裂缝目标的特征提取和识别问题。
依据分析 得到的各类裂缝图像的特点,提取路面裂缝目标的四类特征:第一类是通过垂直投影和 水平投影的像素统计图提取裂缝图像的投影特征,第二类是在得到的投影统计图的基础 上,根据 Proximity 的算法提取裂缝目标的特征,第三类是利用破损密度因子提取路面裂 缝目标的特征，第四类是计算图像的分型维数。
最后基于七个特征向量应用 SVM 算法对路面裂缝图像进行分类识别,通过前人先验 的基础上，选取 RBF 作为核函数，通过对 30 幅图像进行交叉检验实验,通过选取核函数 的不同参数进行训练， 然后分别进行模型检验 ,通过比较说明本文提供的方法能够比较 准确的实现路面缺陷类型的识别。
第 1 页，共 26 页太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告关键词： 关键词：数据挖掘；图像处理；路面缺陷类型；模式识别；支持向量机Pavement Flaw’s Automatic Recognition Based on Image Processing and Data Mining AbstractWith the rapid development of highway construction and gradual improvement of roadnetwork construction in China, road maintenance work has been paid more and more attention.Pavement flaw is the main form of road diseases. It is also an important indicator of the roadquality assessment. The traditional manual detection and recognition methods are not able tomeet the requirement of rapid development of highways, so the research of pavement flawautomatic detection and recognition is particularly urgent. Therefore, in this thesis some research are done on Pavement Flaw’s Automatic Recognition Based on Image Processing and Data Mining. Firstly, we analyse the characteristics of the sample images,which will be the bases of image pre-processing, feature extraction and automatic reconition of the image . Secondly, the research of image pre-processing is made after the characteristics of the pavement flaw image are analyzed. The pavement flaw images which we collected inevitably contain much noise, which cause many difficulties in classification and recognition of pavement flaw image. In order to facilitate subsequent operations, the image is enhanced based on gray transformation and weighted neighborhood average filter. And then,it is proved that using Sobel operator can get the best result in edge detection with the comparison of the several edge detection operators. Based on this, after the holes inside the edge are filled and the isolated and small regional noises are removed by using mathematical morphology operation. Furthermore, the binary flaw image is extracted and the pavement flaw image segmentation is completed. Finally, flaw feature extraction and recognition are studied. On the basis of analysis ofcharacteristics of various types of pavement flaw characteristics was accomplished, four kinds of features are extracted from the pavement flaw image. The first is to extract projection features of pavement flaw image with the vertical projection and horizontal projection of pixel statistical chart. The second is to extract flaw features based on proximity algorithm after getting the projection statistical chart. The third is to extract density factors of features and effectively reduced noise furthermore. The forth fearure is fractal dimensions of theimages.Then, classification and recognition of the pavement crack image is completed based第 2 页，共 26 页太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告on SVM algorithm with 7 extracted features. On the basis of former research, we choose RBF as the Basis Function, then we uses 30 images to do the cross validation, and train the model by choosing different parameter of the Basis Function.By testing the model, we found that the way provided in this thesis can recognize different type of images more precisely.Key words: data mining image processing road suface classification SVM(Support Vector Machine)automatic recognition and第 3 页，共 26 页太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告目1. 2.录研究目标 ............................................................................................... 5 分析方法与过程.................................................................................... 52.1. 总体流程 ..................................................................................................................... 5 2.2. 具体步骤 ..................................................................................................................... 6 2.3. 结果分析 ................................................................................................................... 143. 4.结论 .....................................................................................................14 参考文献 ..............................................................................................26第 4 页，共 26 页太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告1. 挖掘目标 挖掘目标本次建模目标是在缺陷类型的道路图像进行增强去噪等预处理、 图像特征值的选择 与提取的基础上，利用提取得到的真实数据，采用数据挖掘技术，分析各类道路图像特 征值与缺陷类型之间的相互关系，训练自动分类算法，根据分类器的分类结果判断待识 别样本属于何种类别的缺陷，从而实现不同道路缺陷类型的自动识别。
