Anomalies detection in asphalt pavements: a morphological image processing approach

Autores

  • Diego Buchinger Universidade do Estado de Santa Catarina - UDESC
  • Alexandre Gonçalves Silva Universidade do Estado de Santa Catarina - UDESC

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.2014.3661

Palavras-chave:

Morphological Image Processing, Road Assessment, Road Anomalies Detection

Resumo

O sistema terrestre de transporte possui grande influência na vida moderna, mas a manutenção de cada quilômetro da rede rodoviária é uma tarefa difícil, dada a sua extensão. A avaliação das condições de estradas pode ser um trabalho cansativo se realizado sem auxílio computacional automatizado; por isso, sistemas semiautomatizados de análise de estradas foram criados. Neste artigo, um novo algoritmo baseado em visão para detecção de anomalias, tais como buracos e rachaduras, é proposto, usando processamento morfológico de imagens, baseado no conceito estatístico de intervalos de confiança. O algoritmo foi testado com 186 fotos, que foram pré-processadas por um algoritmo de segmentação de estradas, utilizando intervalos de confiança entre 0,1% e 10,0%. O melhor valor encontrado para o intervalo de confiança foi de 4% para cenários controlados – onde não há automóveis andando pela rua e não há sombreamento significativo – resultando numa acurácia de 84,00%, precisão de 75,68% e exatidão de 90,32%.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Downloads

Publicado

18-04-2014

Edição

Seção

Artigo Original

Como Citar

[1]
2014. Anomalies detection in asphalt pavements: a morphological image processing approach. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 6, 1 (abr. 2014), 121–129. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.2014.3661.