Diagnostyka nawierzchni drogowych z wykorzystaniem metody korygującej dopasowanie stereo-obrazów

• Autorzy: Staniek, M.

Warianty tytułu

EN

Diagnostics of road pavement with using correction method of stereo-images matching

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono rozwiązania wizyjne wykorzystywane w diagnostyce nawierzchni drogowych. Scharakteryzowano opracowane przez autora tej pracy stanowisko pomiarowe oceny nawierzchni bazujące na metodach przetwarzania i rozpoznawania obrazów. Przedstawiono algorytm działania stanowiska pomiarowego. Zdefiniowano problemy analizy stereo-obrazów dotyczące niejednoznaczności dopasowania punktów, nieciągłość głębi dla sąsiednich obiektów oraz częściowo przesłaniających sie obiektów na zarejestrowanych obrazach. Autor zaproponował zastosowanie sieci neuronowych typu Hopfielda w procesie dopasowania obiektów w stereo-obrazach. Zdefiniowano kryteria najkorzystniejsze z punktu widzenia dopasowania punktów stereoobrazów oraz odwzorowania obrazów w modelu przestrzennym nawierzchni drogowej. Metoda obliczeniowa bazuje na minimalizacji energii całkowitej sieci neuronowej dla danych stereo-obrazów.

EN

The paper presents a stereo vision solutions used in the diagnostics of road pavement. The test-bench developed by the author, based on the image processing and image recognition solutions, was characterized. The algorithm of measurement procedure was presented. Problems of stereo-image analysis regarding the ambiguity of matching points images, discontinuity depth for neighboring objects registered on the images and partially obstructs objects in the images were defined. The author proposed Hopfield-type neural networks in the process of matching pixels in stereo-images. The criteria for the most favorable matching points of stereo images and the mapping of images in spatial model of road pavement were defined. The calculation method is based on minimizing the total energy of the neural network for data stereo-images.

Słowa kluczowe

PL

nawierzchnia drogowa; bezpieczeństwo ruchu drogowego; sieć neuronowa Hopfielda

EN

road surface; road safety; neuron network

• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 9941--9948
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., pełny tekst na CD 3

Twórcy

autor

Staniek, M.

• Politechnika Śląska, Wydział Transportu, Katedra Systemów Transportowych i Inżynierii Ruchu; 40-019 Katowice; ul. Krasińskiego 8,

Bibliografia

• 1. Batchelor B.G., Waltz F.M.: Intelligent machine vision: techniques, implementations and applications, Springer-Verlag UK, 2001.
• 2. Cichocki A., Unbehauen R.: Neural networks for optimization and signal processing, Willey, Chichester ,1993.
• 3. Cyganek B., Siebert P., An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms, John Wiley & Sons, Chichester (2009).
• 4. Fusiello A., Trucco E., Verri A., A compact algorithm for rectification of stereo pairs, Machine Vision and Applications, 12, pp. 16–22 (2000).
• 5. Grace A.E., Pycock D., Tillotson H.T., Snaith M.S., Active shape from stereo for highway inspection, Machine Vision and Applications 12, pp. 7–15 (2000).
• 6. Mańdziuk J.,: Sieci neuronowe typu Hopfielda. Teoria i przykłady zastosowań, ISBN 83-8767417-6, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT Warszawa 2000r.
• 7. Scharstein B., View Synthesis Using Stereo Vision, Lecture Notes in Computer Science 1582, Springer-Verlag, Berlin (1999).
• 8. Soatto M, S., Kosecka J., Sastry S.S., An invitation to 3-D vision: from images to geometric models, Springer-Verlag, New York (2004).
• 9. Staniek M., Pavement conditions diagnosis by means of stereoscopy, Proc. of the 58th Conference of Scientific Problems of Civil Engineering, pp. 358-359 (2012).
• 10. Tadeusiewicz R., Korbicz J., Rutkowski L., Duch W., Sieci neuronowe w inżynierii biomedycznej. Tom 9, ISBN 978-83-7837-024-6, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2013.
• 11. Tsai C.T., Wang J.H., Sun Y.N.: Livet stereoscopic visualization by using Hopfield neural nets, Neural Computing and Applications, Vol. 7(3), 1998, pp. 229-237,.
• 12. Vilaça J. L., Fonseca J. C., Pinho A. M., Non-contact 3D acquisition system based on stereo vision and laser triangulation, Machine Vision and Applications 21(3), pp. 341-350 (2010).
• 13. Wang K. C. P, Gong W., Tracy T., Nguyen V., Automated survey of pavement distress based on 2D and 3D laser images, MBTC DOT 3023 –Grant, Transportation Research Board, (2011).
• 14. Wang K. C. P., Gong W., Elliott R.P., A feasibility study on data automation for comprehensive pavement condition survey, Proc. of 6th International Conference on Managing Pavements, (2004).
• 15. Wang Y., Lu W.: Multiobjective decision making approach to image reconstruction from projections, Journal of the Optical Society of America A - Optical Image Society, Vol. 8(10), 1991, pp. 1649-1659.