25、基于图像特征提取的路面纹理排水能力评估

基于图像特征提取的路面纹理排水能力评估

1. 研究背景与目的

在道路网络层面，路面的表面排水能力与事故数量的减少密切相关。对于越野车辆而言，在雨天条件下，路面排水质量不佳会导致摩擦力降低，这是一个重要的影响因素。由于难以在实际条件下对基础设施进行评估，因此采用自动化排水评估系统在模拟降雨条件下进行路面排水评估是一种可行的方法。

2. 研究方法与硬件设备

2.1 研究方法

利用创新设备创造路面表面的饱和状态，在不同时间对路面表面进行成像，并通过图像处理提取与排水质量相关的特征。为了提高特征提取的准确性和实用性，采用多级分析方法来提升从路面图像中提取的特征质量。

2.2 硬件设备

创建了一种特殊的硬件设备来获取路面表面的图像，该设备已注册为国际专利。系统利用数码相机分析和记录路面表面的纹理以及排水过程。设计了一个动态框架来模拟降雨条件和路面的饱和状态，同时配备成像和定位组件来记录设备内部的位置。

3. 图像特征介绍

3.1 时间（TIME）

时间是衡量各种算法性能和选择最优特征的重要有效特征。在基础设施管理中，设计师倾向于使用计算负载较小的快速方法和特征。例如，在路面表面排水处理中使用的索尼 VAIO VGN - FW455D 处理器，需要在报告中明确说明处理器类型。

3.2 峰值信噪比（PSNR）

PSNR 揭示了两幅图像之间以分贝为单位的最大信噪比，常用于衡量原始图像和压缩图像之间的质量差异。PSNR 值越高，压缩或重建图像的质量越好，还可用于评估水 - 粗路面纹理的密度。计算公式为：
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