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高速公路路面破损自动识别与智能评价

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·课题研究目的与意义第9-10页
   ·路面破损自动检测的发展现状第10-12页
     ·国内外发展现状第10-12页
     ·存在的主要问题第12页
   ·路面性能评价的发展现状第12-14页
     ·国内外发展现状第12-14页
     ·存在的主要问题第14页
   ·本课题研究内容及章节安排第14-16页
第二章 路面图像预处理算法研究第16-34页
   ·引言第16-17页
   ·路面破损图像处理的技术路线第17-18页
   ·图像预处理的基本方法第18-24页
     ·图像平滑第18-22页
     ·锐化处理第22-24页
   ·路面破损灰度图像噪声第24-28页
     ·路面破损图像噪声的噪声源划分第25-26页
     ·路面破损图像噪声类型划分第26-27页
     ·路面破损图像灰度分布特征第27-28页
   ·路面破损图像噪声的自适应滤波算法第28-33页
     ·灰度图像脉冲噪声检测第29-31页
     ·路面破损图像的自适应滤波第31-32页
     ·计算机仿真分析第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 路面图像分割算法研究第34-55页
   ·引言第34页
   ·路面裂缝图像分割的一般思路第34-49页
     ·裂缝图像边缘检测第34-41页
     ·裂缝图像分割第41-47页
     ·图像形态学处理第47-49页
   ·基于广义结构元的路面破损图像二值化处理第49-54页
     ·广义结构元的概念第49-50页
     ·广义结构元的特点第50页
     ·基于广义结构元的图像分割第50-54页
   ·本章小结第54-55页
第四章 路面性能综合评价模型研究第55-76页
   ·引言第55页
   ·回归分析法第55页
   ·物元模型分析法第55-57页
     ·物元基本概念第56页
     ·确定经典域和节域第56页
     ·确定待评价道路关于各路况等级的关联度第56-57页
     ·路况等级的综合评定第57页
   ·模糊综合评价模型的建立与求解第57-59页
     ·模糊综合评价模型建立第57-58页
     ·评价因素集建立第58页
     ·模糊评语矩阵建立第58-59页
     ·权重确定第59页
   ·灰色聚类评价方法第59-62页
     ·路面路况综合评价方法的思想第59-60页
     ·沥青混凝土路面路况综合评价的灰色聚类方法第60-61页
     ·评价标准的确定第61页
     ·白化权函数的构造及评价标准模型的建立第61页
     ·白化权函数起、终点和阀值的确定第61页
     ·路面综合状况的灰色聚类评价方法第61-62页
   ·灰色聚类综合评价模型实例分析第62-68页
     ·确定路面状况综合评价对象第62-63页
     ·给出路面评价对象i关于评价指标j 的原始样本矩阵第63页
     ·对原始样本矩阵进行标准化处理,得处理后的矩阵第63页
     ·求各路况评价指标关于每种灰类的聚类系数第63-64页
     ·确定各路况评价指标的灰类白化权函数计算表达式第64-67页
     ·求路面状况评价对象各评价指标关于每种灰类的聚类值第67-68页
     ·对路面评价对象进行聚类第68页
   ·熵权雷达图理论评价模型实例分析第68-74页
     ·熵权雷达图理论第68-69页
     ·评价指标因子的选取及模型构建第69-72页
     ·模型验证及应用第72-74页
   ·本章小结第74-76页
第五章 基于 GIS 的数字化公路管理系统第76-95页
   ·引言第76页
   ·数字化公路系统框架设计第76-79页
     ·数字化公路的技术基础第76-77页
     ·基于GIS 的数字化公路管理系统框架第77-79页
   ·数字化公路管理系统的功能设计第79-94页
     ·方案比较第79-81页
     ·路面基本信息管理模块第81-85页
     ·路面养护管理模块第85页
     ·路面调查记录管理模块第85-86页
     ·路面调查数据处理模块第86页
     ·路面性能评价模型处理模块第86-91页
     ·系统开发环境及硬件接口第91-92页
     ·系统运行与测试第92-94页
   ·本章小结第94-95页
第六章主要研究结论与展望第95-97页
   ·论文主要研究成果第95-96页
   ·进一步研究工作展望第96-97页
致谢第97-98页
参考文献第98-101页
在学期间发表的论著及取得的科研成果第101页

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