一种道路工程施工质量实时监控方法与流程

本发明涉及图像数据处理领域，具体涉及一种道路工程施工质量实时监控方法。

背景技术：

1、一般混凝土路面在施工过程中，由于原料混合不均与导致局部路面不平整，影响路面施工质量，因此对道路施工质量检测尤为重要。一般通过区域生长对不平整区域分割，但因在施工过程中，里面会由于干燥导致部分像素点灰度值发生变化，干燥不均匀的位置处对应的区域内像素点灰度值较低，导致区域生长选择的低灰度值的像素点并非位于不平整区域，进而导致错误分割，降低了施工质量的监控效果。

技术实现思路

1、本发明提供一种道路工程施工质量实时监控方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种道路工程施工质量实时监控方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种道路工程施工质量实时监控方法，该方法包括以下步骤：

4、获取多张同一已施工路面的不同时间下的监控灰度图像以及已施工路面对应的道路施工前进方向；

5、根据每张监控灰度图像中的像素点的八邻域内的像素点灰度值差异，得到每个像素点为疑似种子点的可能性；根据每个像素点为疑似种子点的可能性，从每张监控灰度图像中的所有像素点中筛选出若干个疑似种子点；

6、对每张监控灰度图像中的疑似种子点进行区域生长，得到每个疑似种子点对应的连通区域；根据道路施工前进方向、每张监控灰度图像中的每个疑似种子点为疑似种子点的可能性以及疑似种子点对应的连通区域的面积，获得疑似种子点为目标种子点的第一可能性；

7、根据连续时间上的多个监控灰度图像之间的像素点灰度值差异以及疑似种子点为目标种子点的第一可能性，得到疑似种子点为目标种子点的最终可能性；

8、根据疑似种子点为目标种子点的最终可能性，筛选出目标种子点；

9、根据每张监控灰度图像中的目标种子点进行区域生长，获得每张监控灰度图像上的不平整区域；根据每张监控灰度图像上的不平整区域，得到道路施工质量的检测结果。

10、进一步地，所述根据每张监控灰度图像中的像素点的八邻域内的像素点灰度值差异，得到每个像素点为疑似种子点的可能性，包括的具体公式如下：

11、

12、其中，为第个像素点为疑似种子点的可能性，表示第个像素点的灰度值，表示第个像素点分别与其八邻域内其他像素点的灰度值差值的均值。

13、进一步地，所述根据每个像素点为疑似种子点的可能性，从每张监控灰度图像中的所有像素点中筛选出若干个疑似种子点，包括的具体步骤如下：

14、在任意一张监控灰度图像中，将为疑似种子点的可能性大于预设判断值的像素点，记为疑似种子点。

15、进一步地，所述根据道路施工前进方向、每张监控灰度图像中的每个疑似种子点为疑似种子点的可能性以及疑似种子点对应的连通区域的面积，获得疑似种子点为目标种子点的第一可能性，包括的具体步骤如下：

16、在任意一张监控灰度图像的四条边长中，将道路施工前进方向对应的边长，记为道路施工前进方向图像边缘；

17、将监控灰度图像中第个疑似种子点到施工前进方向图像边缘的最小距离的直线段上的其他疑似种子点，记为第个疑似种子点对应的参考点；

18、根据每个疑似种子点到施工前进方向图像边缘的最小距离、每个疑似种子点对应的每个参考点所对应连通区域的面积以及参考点为疑似种子点的可能性，得到每个疑似种子点为目标种子点的第一可能性。

19、进一步地，所述根据每个疑似种子点到施工前进方向图像边缘的最小距离、每个疑似种子点对应的每个参考点所对应连通区域的面积以及参考点为疑似种子点的可能性，得到每个疑似种子点为目标种子点的第一可能性，包括的具体公式如下：

20、

21、其中，表示第个疑似种子点为目标种子点的第一可能性，表示第个疑似种子点到施工前进方向图像边缘的最小距离，表示第个疑似种子点对应的第个参考点所对应连通区域的面积，表示第个疑似种子点对应的第个参考点为疑似种子点的可能性，表示第个疑似种子点对应的参考点的数量。

22、进一步地，所述根据连续时间上的多个监控灰度图像之间的像素点灰度值差异以及疑似种子点为目标种子点的第一可能性，得到疑似种子点为目标种子点的最终可能性，包括的具体步骤如下：

23、将任意一张监控灰度图像，记为当前监控灰度图像，按照时间顺序，将当前监控灰度图像之后的张监控灰度图像，记为参考监控灰度图像，为预设的监控灰度图像数量；

24、将当前监控灰度图像中第个疑似种子点在每个参考监控灰度图像中对应位置处的像素点，记为第个疑似种子点对应的目标像素点；

25、使用区域生长算法，得到每个参考监控灰度图像中目标像素点的连通区域；

26、将当前监控灰度图像中第个种子点对应的连通区域对应在第个参考监控灰度图像中的连通区域，记为第个参考监控灰度图像中的目标连通域；

27、在第个参考监控灰度图像中的目标连通域，将与目标像素点的连通区域不重叠的区域，记为第个参考监控灰度图像中的差异区域；

28、以道路施工前进方向的反方向为向量的方向，以预设的向量的模长为向量的模长，构建施工前进方向的反方向的方向向量；

29、根据疑似种子点的连通区域、目标像素点的连通区域、施工前进方向的反方向的方向向量以及参考监控灰度图像中的差异区域，获得疑似种子点对应的每个目标像素点为目标种子点的程度；根据疑似种子点对应的每个目标像素点为目标种子点的程度，获得疑似种子点为目标种子点的最终可能性。

30、进一步地，所述根据疑似种子点的连通区域、目标像素点的连通区域、施工前进方向的反方向的方向向量以及参考监控灰度图像中的差异区域，获得疑似种子点对应的每个目标像素点为目标种子点的程度，包括的具体公式如下：

31、

32、为当前监控灰度图像中第个疑似种子点对应的第个目标像素点为目标种子点的程度，表示当前监控灰度图像中第个疑似种子点所对应连通区域的面积，表示当前监控灰度图像中第个疑似种子点在第个参考监控灰度图像中对应目标像素点的连通区域的面积，表示施工前进方向的反方向的方向向量，表示和的夹角，表示第个疑似种子点在第个参考监控灰度图像对应目标像素点的连通区域的最大内切圆的圆心分别到差异区域内所有像素点的距离和方向构建的向量的和向量，为线性归一化函数。

33、进一步地，所述根据疑似种子点对应的每个目标像素点为目标种子点的程度，获得疑似种子点为目标种子点的最终可能性，包括的具体公式如下：

34、

35、其中，表示当前监控灰度图像中第个疑似种子点为目标种子点的最终可能性，表示当前监控灰度图像中第个疑似种子点对应的第个目标像素点的灰度值，表示当前监控灰度图像中第个疑似种子点的灰度值，为当前监控灰度图像中第个疑似种子点对应的目标像素点的数量，为当前监控灰度图像中第个疑似种子点对应的第个目标像素点为目标种子点的程度，表示归一化函数；

36、表示当前监控灰度图像中第个疑似种子点对应的第个目标像素点为目标种子点的第一可能性，为当前监控灰度图像中第个疑似种子点为目标种子点的第一可能性。

37、进一步地，所述根据疑似种子点为目标种子点的最终可能性，筛选出目标种子点，包括的具体步骤如下：

38、在任意一张监控灰度图像中，使用最小最大规范法对所有疑似种子点为目标种子点的最终可能性进行归一化处理，得到每个疑似种子点为目标种子点的最终可能性的归一化值；

39、将为目标种子点的最终可能性的归一化值大于预设的判断阈值的疑似种子点记为目标的种子点。

40、进一步地，所述根据每张监控灰度图像上的不平整区域，得到道路施工质量的检测结果，包括的具体步骤如下：

41、当每张监控灰度图像中不平整区域在每张监控灰度图像中面积的占比大于等于预设的对比值时，判定每张监控灰度图像中的路面不平整；

42、当每张监控灰度图像中不平整区域在每张监控灰度图像中面积的占比小于预设的对比值时，判定每张监控灰度图像中的路面平整。

43、本发明的技术方案的有益效果是：通过考虑路面未干燥的低像素区域对不平整区域的干扰，避免种子点位于未干燥的区域，使得区域生长分割区域均为不平整区域，提高区域生长的准确性；在路面的干燥过程中通过判断种子点，分析疑似种子点所在连通域与区域干燥的差异关系，从而实现未干燥区域的准确分析，提高种子点的准确性，进而提高了道路施工质量检测的准确性。