A Tunnel Crack Detection and Classification Systems Based on Image Processing

机译：基于图像处理的隧道裂缝检测与分类系统

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In this paper, an efficient tunnel crack detection and recognition method is proposed. It combines the analysis of crack intensity feature and the application of Support Vector Machine algorithm. At first, the original image is transformed into a binary image. Based on two thresholds technique, the object, edge image can be obtained. Then assuming the image can be separated to some local images, we catogerize the local image into three types of pattern. They are the crack, non-crack and intermediate type, which have both of the two properties. A trainable classifier is built to classify these patterns. During this process, "Balanced" sub-images that satisfy for the two centers of geometric and gravity, are used as a trainable sample for the classifier. This leads to an effective classification system.

机译：本文提出了一种有效的隧道裂缝检测与识别方法。它结合了裂纹强度特征的分析和支持向量机算法的应用。首先，将原始图像转换为二进制图像。基于两个阈值技术，可以获得物体边缘图像。然后，假设图像可以分离为一些局部图像，我们将局部图像分类为三种类型的图案。它们是裂纹型，非裂纹型和中间型，它们同时具有两种特性。构建可训练的分类器以对这些模式进行分类。在此过程中，满足几何和重心两个中心的“平衡”子图像将用作分类器的可训练样本。这导致了有效的分类系统。

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来源
《Conference on Machine Vision Applications in Industrial Inspection Ⅹ Jan 21-22, 2002, San Jose, USA》|2002年|p.145-152|共8页
会议地点 San Jose CA(US)
作者
Zhiwei Liu; Shahrel A SUANDI; Takeshi OHASHI; Toshiaki EJIMA;
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作者单位

Kyushu Institute of Technology, Iizuka, Fukuoka 820-8502, Japan;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类物理学;
关键词
tunnel crack detection; classification; support vector machine (SVM);

机译：隧道裂缝检测；分类;支持向量机（SVM）;
入库时间 2022-08-26 14:09:13

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