1、道路维护与管理中的自动化和计算智能：进展与应用

道路维护与管理中的自动化和计算智能：进展与应用

1. 自动化与新兴技术基础概念

随着计算能力的飞速提升以及数据采集传感器的不断发展，自动化和计算智能在道路维护与管理领域发挥着越来越重要的作用。这些技术涵盖了图像分析、人工智能、模糊逻辑等多个方面，为解决复杂的工程问题提供了新的途径。

自动化的结构框架和关键绩效指标（KPIs）是衡量自动化系统性能的重要依据。通过对基础设施自动化的评估，可以更好地了解系统的运行状况，为决策提供有力支持。例如，在道路维护中，通过分析道路状况指数，可以及时发现道路的损坏情况，采取相应的维护措施。

先进的图像处理技术是自动化的重要组成部分。在对图像进行处理时，需要进行预处理，以提高图像的质量。预处理过程中会涉及多个指标，如下表所示：
| 指标名称 | 描述 |
| — | — |
| 边缘保留指数（EPI） | 衡量图像边缘信息的保留程度 |
| 基于边缘强度相似度的图像质量指标（ESSIM） | 评估图像边缘强度的相似度 |
| QILV 指数 | 用于图像质量评估的特定指数 |
| 结构内容指数（SCI） | 反映图像的结构信息 |
| 信噪比指数（PSNR） | 衡量图像信号与噪声的比例 |
| 计算时间指数（CTI） | 评估图像处理的计算时间 |

预处理可以采用单级方法或多级（多分辨率）方法。单级方法包括线性位置滤波器（LLF）、中值滤波器和维纳滤波器等；多级方法则有小波方法、脊波变换、曲波变换和剪切波变换等。以下是预处理方法的流程图：

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