摘要
本发明提供一种基于图像识别的路面表面抗滑性能预测方法。该基于图像识别的路面表面抗滑性能预测方法,包括,a.图像采集:通过高清摄像设备或无人机设备,获取路面表面的图像数据,b.图像预处理:针对采集到的图像数据,采用图像增强算法,i.图像增强:使用自适应直方图均衡化算法对低光照图像进行增强处理,以提升图像对比度,ii.去噪处理:利用高斯滤波方法对噪声进行去除,保证图像的清晰度。该基于图像识别的路面表面抗滑性能预测方法,使用自适应直方图均衡化算法对低光照图像进行增强,改善图像的对比度,从而有效提升细节的可见性,采用高斯滤波去噪方法,去除由环境因素引起的噪声。
技术关键词
性能预测方法
直方图均衡化算法
路面
图像增强算法
高清摄像设备
高斯滤波方法
性能预测模型
卷积神经网络模型
无人机设备
直方图均衡化方法
滤波去噪方法
Sigmoid函数
分布式计算框架
对比度
深度学习特征
低光照条件
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