影像辨識技術建立鋪面破壞三維模型之研究 －以坑洞破壞為例

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：22

、訪客IP：18.218.108.24

姓名

薛智聖(XUE,ZHI-SHENG) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

影像辨識技術建立鋪面破壞三維模型之研究－以坑洞破壞為例
(Application of Image Recognition Study into Pavement Distress 3D-model Construction - Potholes)

相關論文

★ 公共工程統包模式執行專案成員間問題之研究	★ 水泥製程於資源再利用之研究
★ 防水毯的生管與品管之探討	★ 建置生命紀念園區營運階段管理模式之研究以新北市某民間公共紀念園區為例
★ 軍用機場跑道鋪面維護管理暨搶修作業機制之研究	★ TAF 檢驗機構認證申請之研究- 以混凝土後置式化學錨栓檢驗為例
★ 利用UML建構實驗室資訊管理平台-以合約審查為例	★ 營建施工管理導入即時性資訊傳遞工具功能需求之研究
★ 鋪面養護決策支援分析模式之研究	★ 營建材料實驗室量測系統評估及誤差分析
★ 以績效為基礎的公路養護組織與機制之研究	★ 智慧型鋪面檢測車平坦度量測驗證與應用
★ 公路設施養護管理程序建立及成本分析之研究-以IDEF方法建立鋪面養護作業程序	★ 利用花崗岩及玻璃回收料製造功能性人造石材之研究
★ 自動化鋪面平整度量測分析與破壞影像偵測系統之研究	★ 鋪面缺陷影像辨識系統應用於路網檢測之研究

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

巡查為道路養護的基本工作，鋪面破壞易造成用路人行車安全，其中又以坑洞破壞最為直接影響用路人之行車安全，國內因道路破壞造成人員傷亡之事件層出不窮，近年國內外均有使用影像攝影設備輔助道路巡查作業，降低其事故發生率，本研究以影像為基礎，以空間資訊量測之方法理論及影像處理技術，對道路破壞資料進行影像擷取蒐集並進行量測，再以ASTM D6433-11將鋪面破壞之類型進行評級判定。
本研究使用Bumblebee® XB3 CCD Camera雙基準立體視覺攝影系統進行開發，以空間資訊量測方法－空間前方交會法與影像處理技術－尺寸不變特徵轉換，以空間座標系、相片座標系、影像座標系之座標關係進行轉換，確立關係後，再將Bumblebee® XB3 CCD Camerar擷取之影像，以自製校正板進行相機律定及影像校正，可對道路破壞狀況進行量測，亦可將其資料進行道路破壞三維模型建立，藉以瞭解道路狀況。
本研究主要以道路坑洞破壞為實驗樣本，除可顯示破壞之三維資訊，於三維模型建立上較易進行判別，故以坑洞樣本為最合適，實驗結果則以人工量測與軟體量測進行比較，坑洞直徑量測誤差在5%以內，誤差最大值為1.1cm；深度量測誤差在7%內，誤差最大值為0.3cm，此外，人工與軟體PCI評級結果之顯著性為0.539大於0.05，顯示其評級結果並無顯著差異。未來可將此技術導入現今道路巡查作業流程，可減少於道路巡查作業耗費之時間及人力，再將蒐集之道路資料匯入鋪面維護管理系統，可做為未來鋪面工程生命週期評估及道路機關養護決策參考因子之一。

摘要(英)

Road inspection is an essential work of road maintenance, pavement distresses would easily cause the lack of road safety. Among all the issues potholes affects the most. In recent years, the road maintenance authorities start to use the photographing devices and apply into the road inspection in order to reduce the time of road inspection and the accident rate.
The study is based on the Theory of Spatial Information Measurement and computer vision image processing technology, through the pavement image capturing and pavement distress measuring to achieve the research purposes. It use Bumblebee® XB3 CCD Camera designed by the stereo vision system and use the spatial information measuring method –Space Intersection and image processing method - Scale Invariant Feature Transform. Through the spatial, photo, image coordinates relation conversion to calculate the real pavement distresses information and construct the 3D-model of pavement distresses.
The study mainly take the potholes as the experimental sample, it can show the 3D information (length, width, depth) and easily determine the extent of distress with 3D-model.Comparison of the manual and program results, it shows that the biggest percentage error of the diameter and depth is 4.6% and 6.78%, the biggest error value is 1.1cm and 0.3cm. Besides, the comparison of manual and program pavement condition rating results, it shows that the distinctiveness is 0.539 lager than 0.05. Thera are no differences between the two rating method. In the future, the road maintenance authorities can apply the image recognition technology into the inspection and the road data can help the policy decision of the road maintenance.

關鍵字(中)

★ 近景測量
★ 影像辨識
★ 道路巡查
★ 坑洞

關鍵字(英)

★ Close-range measurement
★ Image recognition
★ Road inspection
★ Potholes

論文目次

目錄 I
圖目錄 V
表目錄 XI
第一章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究內容與方法 3
1.4 研究流程 3
第二章文獻回顧 5
2.1 近景測量技術 5
2.1.1 影像蒐集方式比較 5
2.1.2 移動測繪系統介紹 6
2.1.3 國內MMS發展現況 12
2.2 國內外鋪面影像辨識技術相關研究 15
2.2.1 國內鋪面影像辨識技術研究 16
2.2.2 國外鋪面影像辨識技術研究 25
2.3.3 國內外影像辨識技術與結果分析比較 38
2.3 柔性鋪面評級方式 39
2.3.1 LTTP柔性鋪面破壞定義 39
2.3.2 人工評級鋪面狀況指標 40
2.3.3 鋪面狀況指標 (Pavement Condition Index) 42
2.4 國內各級道路巡查方式 48
2.4.1 國道巡查 48
2.4.2 省道巡查 52
2.4.3 鄉縣道巡查 55
2.4.4 市區道路巡查 58
第三章研究方法 63
3.1 攝影測量座標系統 63
3.1.1 物空間座標系 64
3.1.2 相片座標系 64
3.1.3 影像座標系 65
3.2 尺度不變特徵轉換(SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM) 67
3.2.1 尺度空間極值偵測 67
3.2.2 特徵點定位與篩選 70
3.2.3 特徵點方位指定 72
3.2.4 特徵點描述向量建立 73
3.3 空間前方交會法(SPACE INTERSECTION) 74
第四章坑洞破壞三維模型建立與實驗配置 77
4.1 儀器配置簡述 77
4.1.1 距離感測器(Distance Measuring Instrument, DMI) 77
4.1.2 Bumblebee® XB3 CCD Camera 79
4.1.3 全球定位系統(Global Position System) 82
4.2 影像量測軟體應用 82
4.2.1 Bumblebee® XB3 CCD Camera系統執行介面 82
4.2.2 撰寫環境 83
4.2.3 相機率定及影像校正 84
4.2.4鋪面破壞三維模型建立－坑洞 89
4.3 鋪面狀況指標計算 94
4.3.1 鋪面破壞影像計算鋪面狀況指標 94
4.3.2 計算破壞面積大小 98
4.3.3 鋪面狀況指標影像量測系統 98
第五章實驗結果與分析 101
5.1 實際破壞狀況與軟體量測比較分析 102
5.1.1坑洞破壞實際量測 102
5.1.2坑洞破壞軟體量測 106
5.1.3實際與軟體測量比較分析 109
5.2人工計算與軟體計算PCI比較 110
5.2.1人工鋪面狀況計算評級 111
5.2.2軟體鋪面狀況計算評級 112
5.3 現行巡查機制導入影像辨識技術之可行性評估 114
5.3.1現行道路巡查機制之探討 115
5.3.2道路破壞資訊管理與應用 117
第六章結論與建議 121
6.1 結論 121
6.2 建議 122
參考文獻 123

參考文獻

ASTM D6433-11(2011) Standard Practice of Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys.
AASHTO(2013) Standard Practice for Quantifying Cracks in Asphalt Pavement Surface, AASHTO Designation:R55-101
Amarasiri, S., Gunaratne, M., & Sarkar, S. (2011). Use of Digital Image Modeling for Evaluation of Concrete Pavement Macrotexture and Wear. Journal of Transportation Engineering, 138(5), 589-602.
Amarasiri, S., Gunaratne, M., Sarkar, S., & Nazef, A. (2010). Optical texture-based tools for monitoring pavement surface wear and cracks using digital images. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (2153), 130-140.
ARRB Retrieved (2013) http://www.ARRB.com.au/home.aspx.
Bai, L., & Wang, Y. (2011). Road tracking using particle filters with partition sampling and auxiliary variables. Computer Vision and Image Understanding,115(10), 1463-1471.
Barsi, A., Fi, I., Lovas, T., Melykuti, G., Takacs, B., Toth, C., Toth, Z., (2005) Mobile Pavement Measurement System: A Concept Study, Proc. ASPRS Annual Conference, Baltimore, USA , May 7-11, p.8.
Bossler, J. D., & Toth, C. (1996). Feature Positioning Accuracy in Mobile Mapping: Results Obtained by the GPSVan TM. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS Comm. IV, 31, 139-142.
Balali, V., & Golparvar-Fard, M. (2015). Segmentation and recognition of roadway assets from car-mounted camera video streams using a scalable non-parametric image parsing method. Automation in Construction, 49, 27-39.
Cheng, H. D., Shi, X. J., & Glazier, C. (2003). Real-time image thresholding based on sample space reduction and interpolation approach. Journal of computing in civil engineering, 17(4), 264-272.
Chen, L. C., Kuo, C. Y., Rau, J. Y., & Hsieh, C. H. (2004). Fusion of LIDAR Data and Large-scale Vector Maps for Building Reconstruction. In Proc. 2004 Asian Conference on Remote Sensing, Thailand, No. B-2.6.
El-Sheimy, N. (1996). The development of VISAT-A mobile survey system for gis applications (Doctoral dissertation, University of Calgary).
Ellum, C. M., & El-Sheimy, N. (2002). Land-based integrated systems for mapping and GIS applications. Survey review, 36(283), 323-339.
FDOT RCI Office Handbook Web Site：
http://www.dot.state.fl.us/planning/statistics/rci/officehandbook/
Geoinformation and Surveying Conference(2003) Kuching, Malaysia.
Gogoi, R., Das, A., & Chakroborty, P. (2013). Are Fatigue and Rutting Distress Modes Related?. International Journal of Pavement Research and Technology,6(4), 269.
Hartley, R., & Zisserman, A. (2003). Multiple view geometry in computer vision. Cambridge university press.
Hoegh, K., & Khazanovich, L. (2012). Correlation analysis of 2D tomographic images for flaw detection in pavements. ASTM International. Journal of Testing and Evaluation, 40(2).
Koch, C., & Brilakis, I. (2011). Pothole detection in asphalt pavement images.Advanced Engineering Informatics, 25(3), 507-515.
Kuo, Y. C., Pai, N. S., & Li, Y. F. (2011). Vision-based vehicle detection for a driver assistance system. Computers & Mathematics with Applications, 61(8), 2096-2100.
Koch, C., Jog, G. M., & Brilakis, I. (2012). Automated pothole distress assessment using asphalt pavement video data. Journal of Computing in Civil Engineering, 27(4), 370-378.
Lin, J., & Liu, Y. (2010). Potholes detection based on SVM in the pavement distress image. In Distributed Computing and Applications to Business Engineering and Science (DCABES), 2010 Ninth International Symposium on (pp. 544-547). IEEE.
Mullis, C., & Shippen, N. (2005). Automated data collection equipment for monitoring highway condition (No. FHWA-OR-RD-05-10).
Mikolajczyk, K., & Schmid, C. (2005). A performance evaluation of local descriptors. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 27(10), 1615-1630.
Oregon Department of Transportation (2005). Automated Data Collection Equipment for Monitoring Highway Conditions, FHWA-OR-RD-05-10.
Rababaah, H., Vrajitoru, D., & Wolfer, J. (2005). Asphalt pavement crack classification: a comparison of GA, MLP, and SOM. In Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference, Late-Breaking Paper.
Sy, N. T., Avila, M., Begot, S., & Bardet, J. C. (2008). Detection of defects in road surface by a vision system. In Electrotechnical Conference,The 14th IEEE Mediterranean (pp. 847-851). IEEE.
Salari, E., & Bao, G. (2011). Automated pavement distress inspection based on 2D and 3D information. In Electro/Information Technology (EIT), 2011 IEEE International Conference on (pp. 1-4). IEEE.
Sukkarieh, S. (2000). Low cost, high integrity, aided inertial navigation systems for autonomous land vehicles (Doctoral dissertation, The University of Sydney).
Tsai, Y. C. J., & Li, F. (2012). Critical assessment of detecting asphalt pavement cracks under different lighting and low intensity contrast conditions using emerging 3D laser technology. Journal of Transportation Engineering,138(5), 649-656.
Toth, C., & Grejner-Brzezinska, D. (2001). Modern mobile mapping: On-the-fly image processing. In Proc. of the 3rd International symposium on mobile mapping (pp. 3-5).
Teomete, E., Amin, V. R., Ceylan, H., & Smadi, O. (2005). Digital image processing for pavement distress analyses. In Proceedings of the 2005 Mid-Continent Transportation Research Symposium (p.13). Ames, Iowa.
Varela-González, M., González-Jorge, H., Riveiro, B., & Arias, P. (2014). Automatic filtering of vehicles from mobile LiDAR datasets. Measurement, 53, 215-223.
Varadharajan, S., Jose, S., Sharma, K., Wander, L., & Mertz, C. (2014). Vision for road inspection. In Applications of Computer Vision (WACV), 2014 IEEE Winter Conference on (pp. 115-122). IEEE.
Wang, Y., Dahnoun, N., & Achim, A. (2012). A novel system for robust lane detection and tracking. Signal Processing, 92(2), 319-334.
Wang, K. C. (2007). Automated survey and visual database development for airport and local highway pavement (No. MBTC-2042).
Ying, L. (2009). Beamlet transform based technique for pavement image processing and classification (Doctoral dissertation, The University of Toledo).
Yu, J., & Zou, G. (2013). Asphalt Pavement Fatigue Cracking Prediction Model with Mode Factor. International Journal of Pavement Research and Technology, 6(2), 123.
Zhang, K., & Xiao, B. (2003). Current status of low-cost GPS and mobile mapping systems. In Proceedings of the Malaysia Geoinformation and Surveying conference, Kuching, Malaysia.
內政部國土測繪中心e-GPS即時動態定位系統入口網站，URL: http://www.egps.nlsc.gov.tw/
內政部地政司衛星測量中心(1998)，國家座標系統之訂定，URL：http://www.moidlassc.gov.tw/satellite/Satellite/Satellite_09.htm.
內政部營建署(2001)，市區道路維護技術規範手冊研究計畫。
王豐良(2007)，應用GPS與非量測型相機於行動測繪車之研究，碩士論文，國防大學中正理工學院。
交通部西部交通建設科技項目管理中心(2007)。
交通部頒(2003)，公路養護手冊。
交通部運輸研究所(2001)，公路基本資料管理整合規劃。
交通部運輸研究所(2003)，公路基本資料庫建構計畫及公路基本資料調查技術與設備改良計畫。
交通部運輸研究所(2012)，公路養護巡查作業效率提昇之研究。
交通部運輸研究所(2012)，用路端公路養護巡查地理資訊彙報機制與主動式告知服務之研究。
李釗、陳繼藩、黃書猛、許峻榕、許書王(2002)， Development of an Automated Airport Pavement Image Collection System，機場鋪面自動化影像蒐集系統之研究. Journal of Marine Science and Technology，10(1)，1-7。
李長青(2005)，線掃瞄式照相機應用於鋪面破壞影像調查之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
李訢卉(2007)，整合房屋、道路及地型模型之高解析影像正射改正，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
李孟儒(2011)，利用近景影像提高三維建物模型之細緻化等級，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
李柏(2012)，鋪面剖面掃描儀應用於鋪面狀況辨識與偵測之研究，碩士論文，國立台灣大學土木工程學系。
李正豪(2012)，π-bot：自主式鋪面破損即時檢測機器人，碩士論文，國立台灣大學土木工程學系。
宋宗勳(2004)，柔性鋪面狀況指標檢測之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
江凱偉(2007)，「新世代的測量車」，科學發展，第416期，第6頁。
吳宜叡(2005)，智慧型鋪面檢測車認證及鋪面平坦度之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
吳文揚(2007)，使用梯度向量流蛇行法偵測車道，碩士論文，國立高雄第一科技大學電腦與通訊工程研究所。
吳建億(2009)使用物空間條件進行測量車相機檢定，碩士論文，國立成功大學測量及空間資訊學系。
林洋霆(2005)，以FPGA為基底的即時車道偵測系統，碩士論文，國立交通大學電機工程學系。
林玉章(2008)，智慧型鋪面檢測車平坦度量測驗證與應用，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
林志勇、吳健碩(2005)，鋪面破壞影像辨識系統之研究，鋪面工程，3(1)，65-78。
林子傑(2010)，台灣地區路平專案人手孔減量管理機制之研擬，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
林進發(2011)，公路總局公路養護巡查作業精進策略之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
林昆虎,林志棟(2012)，臺北市市區道路巡查機制與鋪面狀況指標之探討，第十屆鋪面工程材料再生及再利用學術研討會暨2012世界華人鋪面專家聯合學術研討會。
林鶴斯,林志棟,張家瑞(2013)，新竹縣公路里程資料暨行動巡查系統建置，第十七屆鋪面工程學術研討會暨2013世界華人鋪面專家聯合學術研討會。
施柏榮(2005)，移動測繪車之定位模組設計及測試，碩士論文，國立成功大學航空太空工程學研究所。
張博棣(2008)，自動延伸技巧之未知結構重建與影像補全，碩士論文，國立中央大學資訊工程學系。
黃全成(2013)，都會型道路管理機制躍升之研究以桃園市政府為例，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
黃祐祥(2010)，多重影像匹配於房屋模型重建，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
梁世賓(2010)，道路檢測車複合檢測模組整合開發之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
楊政錤(2010)，鋪面缺陷影像辨識系統應用於路網檢測之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
陳芳智(2008)，交通部公路總局辦理路平專案成果提昇策略之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
陳建達(2009)，自動化道路檢測設備整合開發與應用於鋪面維護管理之研究，博士論文，國立中央大學土木工程學系。
陳厚邑(2012)，影像定位技術應用於國道巡查作業之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
陳林君(2013)，影像辨識技術應用於鋪面破壞調查之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
劉建志(2012)，平坦度檢測儀器適用性比較與規範探討，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
劉家驊(2005)，適應性閥值應用於高速公路之車道偵測，碩士論文，明志科技大學。
蔡鎮宇(2011)，鋪面雷射掃描儀之鋪面績效分析，博士論文，國立台灣大學土木工程學系。
蔡函芳(2009)，多重影像匹配於房屋邊緣線三維定位，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
鄭進源(2012)，自動化鋪面破壞影像辨識系統導入鋪面破壞維護管理系統之研究，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
謝承璋(2010)，雙鏡頭車載行動測繪之定位分析，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。
鍾國亮(2012)，影像處理與電腦視覺導論，臺灣東華書局。
鍾閎文(2012)，高解析二維雷射整合於智慧型檢測車量測平坦度之可行性評估，碩士論文，國立中央大學土木工程學系。

指導教授

林志棟、陳建達(LIN, JYH-DONG CHEN, JIAN-DA)

審核日期

2015-7-27

推文