Page 212 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

Research on Slope Survey and Design of Mountainous Highways
山区高速公路边坡勘察设计研究

检机器人或安装在巡检车辆上的高清摄像头等设备进行图像采集。无人机凭借其
灵活的飞行能力和高空视角，能够快速获取大面积的公路图像，适用于对公路整
体状况的初步巡查。智能巡检机器人则可以在公路路面上近距离采集图像，对局

部区域进行详细检测。巡检车辆上的摄像头则可以在行驶过程中连续采集公路图
像，记录公路的实时状况。在采集图像时，需要根据不同的检测需求和场景，合
理设置摄像头的参数，如分辨率、焦距、曝光时间等，以获取高质量的图像。
图像预处理是确保后续分析准确性的关键步骤。采集到的原始图像往往存在

噪声、模糊、光照不均等问题，需要进行预处理来改善图像质量。常见的图像预
处理方法包括去噪、增强、归一化等。去噪可以去除图像中的噪声干扰，提高图
像的清晰度，常用的去噪算法有高斯滤波、中值滤波等。图像增强可以突出图像
中的有用信息，如采用直方图均衡化算法增强图像的对比度，使缺陷特征更加明

显。归一化则是将图像的像素值统一到一定的范围内，消除光照等因素对图像的
影响，便于后续的特征提取和分析。
特征提取是图像识别与缺陷检测的核心步骤之一。通过特定的算法从预处理
后的图像中提取能够反映缺陷特征的信息，如颜色、纹理、形状等。对于公路路

面裂缝，其纹理特征较为明显，可以采用基于纹理分析的算法提取裂缝的纹理特
征。对于桥梁结构的变形缺陷，可以通过测量图像中结构的几何形状变化来提取
特征。常用的特征提取算法有尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）
等，这些算法能够提取具有稳定性和独特性的特征，为后续的缺陷识别提供可靠

的依据。
缺陷识别是最终的目标环节。将提取的特征与预先建立的缺陷模式库或通过
学习得到的模型进行匹配和分类，判断图像中是否存在缺陷以及缺陷的类型和严
重程度。在基于阈值的检测方法中，将提取的特征值与设定的阈值进行比较，判

断是否存在缺陷。在基于模型的检测方法中，将特征与模型进行对比分析。在基
于学习的检测方法中，利用训练好的机器学习或深度学习模型对特征进行分类识
别。例如，利用训练好的卷积神经网络模型对公路路面图像进行识别，判断是否
存在裂缝、坑槽等病害，并根据模型的输出结果评估病害的严重程度。通过准确

的缺陷识别，为山区公路的养护和维修提供科学的决策依据，及时采取有效的措
施保障公路的安全运行。

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