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 |