Благодаря нацпроекту для жителей села Чубовка Самарской области строят тротуар длинной 2,5 километра
В Кинельском районе Самарской области на межмуниципальной автомобильной дороге Чубовка – Сырейка – Обводная г. Самары, протяжённостью 12 км приступили к укладке верхнего слоя дорожного покрытия. Работы ведутся на средства нацпроекта «Безопасные качественные дороги», инициированного президентом страны Владимиром Путиным.
Кроме обновления дорожной одежды, ведется ремонт моста через реку Падовка на км 7+343 автодороги, длинной 45,6 м и, по просьбам местных жителей, строительство нового тротуара, протяженностью 2,5 км.
Теперь путь до работы или магазина для жителей поселения Чубовка станет комфортным и безопасным. «Мы очень долго ждали наш тротуар, чтобы ходить было удобно и безопасно. Я на работу иду пешком в центр села и теперь буду это делать не по проезжей части, а новому тротуару», — поделилась жительница Чубовки Татьяна Быстрова.
Завершить обустройство тротуара планируется уже к концу июля этого года. «Тротуар сейчас готов процентов на 40-50. Он проходит по всему села, общая протяженность 2,5 км. На въездах/выездах из села предусмотрены пешеходные переходы. Для пассажиров сделана комфортная и безопасная автобусная остановка. Идем навстречу жителям, чтобы у каждого дома был подъезд для автомобиля»,- рассказал прораб подрядной организации Сергей Лященков.
По мосту через реку Падовка, который соединяет село Сырейка с посёлком Бугры, проходит маршрут школьного автобуса. В рамках ремонта моста сейчас производится монолитное укрепление конусов, восстановление защитного слоя бетонных поверхностей моста, дорожной одежды.
Перечень участков, к ремонту которых необходимо приступить в первоочередном порядке, обсуждается как в поселениях, так и в Кинельском районе. «Люди сами решают где, какой участок автодороги ремонтировать или построить в первую очередь.
Их мнение является решающим, — говорит первый заместитель главы муниципального района Кинельский Александр Мецкер. – Дорожные работы проводятся там, где это жизненно необходимо. Взять, например, этот участок автомобильной дороги, по которому проходит школьный маршрут, тротуар, мост. Конечно, родителям детишек, которые ежедневно ездят на школьном автобусе, теперь будет спокойнее. Благодаря отремонтированной дороге возрастает экономический потенциал всей территории. Это и повышение трудовой занятости населения, и создание новых организаций, конкурентное преимущество уже действующих. Благодаря национальным проекта растет качество жизни. Жителей очень радуют инфраструктурные изменения
В развитии транспортной и дорожной инфраструктуры заключается одно из основных направлений стратегии лидерства Губернатора Самарской области Дмитрия Азарова. В Кинельском районе в 2020 году благодаря нацпроекту удалось ликвидировать большое количество аварийных участков.
В Кургане тротуар обнесли забором и закрывают на замок. Фото
По словам горожанина, проход через тротуар закрывают на замок (архивное фото) Фото: Екатерина Сычкова © URA.RU
Участок тротуара на улице Володарского в Кургане обнесли забором по периметру территории школы №36. С августа проход в ограждении начали закрывать на замок. Об этом местный житель написал на портале «Обратись».
«Обращаюсь по поводу закрытия администрацией школы № 36, расположенной по адресу: улица Станционная 44, прохода для пешеходов по улице Володарского. С 06.08.2021 школа стала закрывать на замок проход в ограждении, которое полностью лишает возможности граждан пройти по тротуару вдоль дороги по улице Володарского», — написал горожанин.
Житель города попросил разобраться в законности действий администрации школы. По его словам, ширина неогороженного участка тротуара составляет не более 40 см.
На момент написания новости URA.RU не удалось дозвониться до приемной школы. На звонок там не ответили. URA.RU направило вопросы по теме в пресс-службу городской администрации. В мэрии взяли данное обращение в работу.
В 2020 году из-за установленного на пригородном вокзале Кургана забора сузилась ширина тротуара. Представители вокзала ответили, что ширина тротуара между забором и дорогой является допустимой — 1,3 метра.
Ширина неогороженного тротуара, по словам горожанина, не превышает 40 см
Фото: портал «Обратись»
Подписывайтесь на URA.RU в Google News, Яндекс.Новости и наш канал в Яндекс.Дзен. Оперативные новости вашего региона — в telegram-канале «Курган» и в viber-канале «Курган», подбор главных новостей дня — в нашей рассылке с доставкой в вашу почту.
Участок тротуара на улице Володарского в Кургане обнесли забором по периметру территории школы №36. С августа проход в ограждении начали закрывать на замок. Об этом местный житель написал на портале «Обратись».
Тротуары с препятствиями, ноу-хау на остановках: нелепые примеры благоустройства в Якутске
Редакция представляет подборку самых нелепых и смешных, по мнению горожан, примеров благоустройства в Якутске и его пригородах.
Все полученные в ходе сбора фотографии будут переданы для принятия мер в окружную администрацию города.
Фотографию тротуара на улице Чайковского присылали в редакцию 23 апреля этого года. Был опубликован фотофакт.
«Пешеход обойдет, перепрыгнет, проползет», — отметил тогда горожанин. В тот же день мэр Якутска Сардана Авксентьева написала в Instagram, что столб будет перенесен. Однако на дворе уже октябрь, а опора ЛЭП все так же стоит на месте, отметил читатель.
Другие считают нелепым ставить остановку посреди тротуара. Фото сделано на Экспериментальной улице, между Маганским и Намцырским трактами.
На этой улице просто так не пройдешь. После остановки необходимо пролезть и через столбы.
«Мамочкам негде пройти», — пожаловались читатели.
Далее в подборке — ноу-хау на остановке Красильникова. «Табличку прикрутили толстым проводом, чтобы не потерялась?» — посмеялся от такого решения читатель.
Укладка тротуара на улице Курашова.
На улице минус 7.
«На улице Лонгинова раскидывают землю прямо на снег, около магазина „Орхидея“, остановка автобусов №15, 25». Больше похоже на асфальтовую крошку.
Световые опоры посреди тротуара уже, можно сказать, картина привычная. Перекресток Лонгинова — Винокурова. «Этот столб поставили энергетики 2-3 года назад, а сейчас дорожку заасфальтировали», — отметил горожанин.
Еще один столб — на перекрестке Ломоносова — Курашова.
Центр города, проспект Ленина, тротуар и столб возле школы №3. Судя по виду, стоит он там уже давно.
Следующее нелепое, по мнению читателей, благоустройство-препятствие в Якутске — на тротуаре возле остановки у школы №6.
Студгородок, памятник студенческим отрядам республики. «Сразу хочу признаться, что фото из интернета. Как помнится, этот памятник и сквер открыли в 2017 году. Вопрос: почему с тех пор там каждый год меняют тротуарные плитки? Ежегодно лежит песок, горы плиток, весь строительный сезон идет вялая укладка.
Перекресток Ойунского — Каландаришвили. Горожане считают смешным временное ограждение рядом со строящейся новостройкой, особенно дорожку конструкции.
— Зачем? Ходи и спотыкайся.
Детская площадка во дворе дома на улице Орджоникидзе, 46. «В августе начали ремонт и забросили. Причем до этого была площадка неплохая, всего два года ей было».
Еще одна детская площадка на улице Петра Алексеева, 4/1. Фото от 29 сентября. «Площадка так и не забетонирована, качели, горка, скамейки не заанкерованы! Представляют опасность. Деревья не вырублены, площадка и так маленькая, при установке ограждения в прошлом году уменьшили размеры площадки. Это они еще установили после обращения к вам 24 августа», — отметили в сообщении.
В Ленино-Кокушкино начнется строительство тротуара и обновление дворов
В наступившем году в Ленино-Кокушкинском сельском поселении начнется строительство тротуара и обновление дворов по президентской программе «Наш двор».
Планы и задачи на этот период были озвучены на сходе граждан в Пестречинском районе РТ.
Год начнется с установки дополнительных пожарных гидрантов и работы по газификации строящихся улиц в селе Ленино-Кокушкино — Звездной, Казанской, Луговой, Озерной, Бэхетле, Овражной, Солнечной. Также планируется капитальный ремонт по ул. Гагарина, 12, Садовая, 11, а в домах по Гагарина, 13, 14 и 15 — ремонт фасада.
Обновление коснется и дорог: 250 метров нового асфальтового покрытия появится по улице Юбилейная, 50 метров по улице Клубная, также начнется строительство тротуара по улице Камалеева. В этом году планируется обустроить 330 метров.
Жителей интересовал вопрос, почему будет проложено только 330 метров тротуара. «Почему 330 метров? Мы за один год не осилим тротуар полностью, так как строительство будет связано с ремонтом водопровода. Это двойная работа. Нужно сначала отремонтировать водопровод, проложить 330 метров, и на этой части сделаем тротуар», — ответил глава района Ильхам Кашапов, который принимает участие в сходах граждан.
По программе «Наш двор» в Ленино-Кокушкино будет отремонтировано восемь территорий, также здесь продолжится реконструкция музея-заповедника.
В 2021 году на средства самообложения было благоустроена прилегающая территория детской площадки в селе Ленино-Кокушкино на улице Гагарина, выполнен ремонт внутрипоселковых дорог в селе Черемышево и по улице Кирова в деревне Большие Бутырки.
Помимо этого, было заменено 95 вышедших из строя уличных светодиодных светильников, ликвидированы несанкционированные свалки, произведен косметический ремонт памятника Победы в Ленино-Кокушкино и Бутырках, обшит постамент под танк Т-80, произведен спил аварийных деревьев по улице Центральная, взамен высажены новые.
«Сходы граждан завершатся 28 января в Пимерском, Белкинском и Тат-Ходяшевском сельских поселениях», — сообщила пресс-секретарь администрации Пестречинского района Ляйсан Мифтахова.
Фото, видео: пресс-служба Пестречинского района РТ.
‘Где вторая половина?’ Жуткая оптическая иллюзия девушки, «застрявшей» в тротуаре. Интернет
Изображение опубликовано в Твиттере @TimKietzmann. Фото из источника: reddit/MK24ever.
Оптические иллюзии могут обманом заставить вас поверить в то, что не является реальностью, и вы задаетесь вопросом, как и почему вы увидели это таким?
Оптические иллюзии могут обмануть вас, заставив поверить в то, что не является реальностью, и вы задаетесь вопросом, как и почему вы увидели это таким? И вот что сделает с вашим мозгом эта картина девушки, которая, кажется, «тонет» в бетоне.Сначала, когда вы смотрите на эту фотографию, на которой изображена девушка, одетая в розовое, вы видите только верхнюю часть ее тела, а нижняя часть кажется застрявшей в тротуаре парка. Нет никаких причин думать, почему на этой простой картинке отсутствует нижняя часть ее тела. Фотография была первоначально опубликована на Reddit женщиной вместе с подписью, которая гласила: «Моя дочь, где остальная часть ее?! О, я вижу, а ты?» Невероятная фотография вскоре стала вирусной и была опубликована в Twitter.
Сможете ли вы распознать оптическую иллюзию на картинке?
Картинка вызвала бурную реакцию пользователей, которых она смутила.
Она сидит или стоит? помогите… — ANNE (@AnneMboi) 7 мая 2021 г.
Хотя вы можете или не можете выяснить причину этой оптической иллюзии на этом изображении, некоторые пользователи были быстры и указали на стену, которая покрывала нижняя часть тела девушки.
Ее локоть упирается в стену того же (почти) цвета, что и тротуар, на котором она стоит — Гэвин Бэкингем (@DrGBuckingham) 6 мая 2021 г.
«Совершенно новый диван» привел Интернет в замешательство.Келли Гнаук и Сэм Кэссиди, пара из Лондона, приобрели новый диван и решили устроить фотосессию, чтобы показать его своей семье в Австралии.
Однако один из снимков этой «фотосессии» получился таким, что кажется, будто они поменялись головами. Произошло это из-за определенного ракурса, с которого было сделано фото.
Фотография привела в замешательство даже пару, и Келли, которая никогда не верила в изображения «оптических иллюзий», наконец обнаружила, что эти иллюзии действительно происходят естественным образом.
Проверьте это.
Читайте все последние новости, экстренные новости и новости о коронавирусе здесь. Следите за нами в Facebook, Twitter и Telegram.
Оптическая иллюзия, показывающая девушку на тротуаре. Интернет
Люди в Интернете были сбиты с толку оптической иллюзией на фотографии, на которой изображена молодая девушка, утонувшая в тротуаре.
Конечно, как и все подобные вещи, как только вы понимаете, что происходит на самом деле, все становится ясно. Но фотография, которую сначала поделили на Reddit, а затем подобрали другие в сети, действительно сбивает с толку при первом взгляде.
Юноша, кажется, полностью утонул в мощеной дороге, оставив половину тела открытым над землей.
Вот оригинал. Предоставлено: Split Pics Однако, при ближайшем рассмотрении вы можете заметить, что на самом деле рядом с ней есть стена, которая скрывает остальную часть девушки из поля зрения.
Теперь, если вы еще этого не заметили, то заметите.
Пост был первоначально опубликован на Reddit пользователем под ником u/MK24ever, который утверждал, что девушка, показанная на изображении, была его дочерью.
Они написали: «Моя дочь, где же ее остальная часть?! О, я вижу, а ты?»
С тех пор за него проголосовали более 70 000 раз, и многие комментировали, спрашивая, что происходит.
Один из таких людей сказал: «Отличная ОП! Признаюсь, мне пришлось зайти в комментарии ради этого, и я все еще немного боролся».
Фотография была затем опубликована на Facebook пользователем Джошем Дэвисом, который объявил ее «иллюзией года».
Он написал: «Иллюзия года? Не фотошоп.
«Мне понадобилась целая вечность, чтобы понять, что именно я вижу, хотя я заранее предсказал, что должно произойти…»
Этот пост понравился более 54 000 раз, и множество людей также высказали свои мысли об оптической иллюзии в комментариях.
Один из них сказал: «Мне понадобилось целых 5 минут, чтобы решить это!»
Другой написал: «Пришлось заглянуть в комментарии.
Я не мог этого увидеть, пока не увидел, теперь не могу развидеть».
Вот как такие вещи обычно работают.
Третий прокомментировал: «Даже с подсказками я все еще не могу понять это.
«Это как волшебный глаз, я чувствовал, что не функционировал правильно в течение многих лет, пока оптик не заставил меня чувствовать себя лучше, что мой астигматизм сделал это мне труднее их увидеть.»
Если вы все еще боретесь, сфокусируйтесь на локте девушки, и вы сможете лучше понять, где заканчивается мощеная дорога и начинается стена.
Если вы все еще не можете увидеть его после этого, вероятно, нет шансов.
Вот доказательство того, что горячая тротуарная плитка действительно может навредить вашей собаке (графическое изображение) | The Weather Channel — Статьи с The Weather Channel
Прогулка в парке может обернуться еще хуже, если тротуар слишком горячий для лап вашего щенка. (Getty/Elizabeth K.
Kearley)
Лето — прекрасное время для прогулок с собакой, но прогулки на свежем воздухе в жару сопряжены с определенным риском как для людей, так и для домашних животных. Вирусная фотография, опубликованная на этой неделе, является суровым напоминанием о необходимости принимать дополнительные меры предосторожности при выгуле собаки в жаркий солнечный день.
На фотографии, опубликованной Hip Dog Canine Hydrotherapy & Fitness, изображена лапа собаки, обожженная горячей землей. У нас может быть обувь, чтобы защитить наши ноги, когда мы прогуливаемся по тротуару, но важно помнить, что собакам не так повезло — и несколько минут на раскаленном асфальте могут нанести непоправимый ущерб даже самым выносливым лапам.
Фотография была опубликована более 10 000 раз и вызвала полезный разговор для владельцев домашних животных во всем мире.
Некоторые комментаторы поделились своими методами, как помочь своим собакам пережить жару.Многие рекомендуют коснуться земли рукой в течение полных 5 секунд, чтобы определить, не слишком ли жарко, прежде чем позволить собаке ходить по ней.
Другие предлагали использовать специальные пинетки для защиты лап вашего пса.
(БОЛЬШЕ: Щенок умер после того, как его оставили на террасе в сильную жару)
Гидротерапия и фитнес для собак Hip Dog также вмешались, рекомендуя людям выгуливать своих собак на траве, когда это возможно, так как даже мягкий солнечный день может быть опасным. шипит асфальт. Одно исследование показало, что когда на улице 77 градусов, асфальт может нагреваться до 125 градусов под прямыми солнечными лучами!
Когда очень душно, лучше пропустить пробежку и расслабиться.Общество защиты животных предостерегает от интенсивных упражнений в жаркие дни для домашних животных, ограничивая активность утром или вечером. Это особенно важно, если у вашей собаки лысая или белая шерсть, так как они более подвержены солнечным ожогам и раку кожи.
(БОЛЬШЕ: Домашние животные и контрольный список безопасности при стихийных бедствиях Американского Красного Креста)
Хромота, проблемы с ходьбой, облизывание или жевание пораженных лап, покраснение или даже более темный цвет подушечек могут указывать на то, что ваша недавняя прогулка сказалась на вашем здоровье.
ноги собаки.А всплеск в бассейне или пруду может усугубить ситуацию, предупреждает эксперт по ветеринарной медицине About.com Джанет Тобиассен Кросби, так как он размягчает лапы и делает их более восприимчивыми к ожогам.
Если у вашей собаки обожжены лапы от жары, Тобиассен Кросби говорит, что лучшее, что можно сделать, это ополоснуть ее лапы прохладной водой и, если возможно, отнести ее в тенистое место с травой. Поездка к ветеринару оправдана, чтобы убедиться, что ожоги и волдыри не заразились.
Но все эксперты сходятся во мнении, что лучше всего не допустить ожога.Помните: если для вас слишком жарко, то, вероятно, слишком жарко и для вашего питомца.
БОЛЬШЕ НА WEATHER.COM: Собаки, вероятно, любят лето даже больше, чем вы
Оптическая иллюзия девушки, «утопающей в тротуаре», сбила людей с толку
21 мая 2021, 15:57 | Обновлено: 21 мая 2021, 16:09
Эта девушка похоронена в цементе или мы ослепнем? Рисунок: Reddit/u/MK24everЭто просто наши глаза лгут нам, или эта девушка наполовину вышла на ту булыжную дорожку?
Время от времени в сети распространяется оптическая иллюзия, заставляющая людей сомневаться в том, что на самом деле происходит на снимке.
Сначала это была фотография собаки , похожей на страшного клоуна , а затем собаки, похожей на человека , направляющегося в заснеженный лес — почему это всегда происходит с собаками?
Так или иначе, теперь у нас есть новая картинка для вас, чтобы попытаться осмыслить ее, и это настоящая головная боль.
Фотография была размещена на Reddit две недели назад пользователем под ником u/MK24ever, который подписал ее так: «Моя дочь, где ее остальная часть?! О, я вижу, а ты?»
Подробнее: Интернет разделился из-за оптической иллюзии – а вы видите собаку или клоуна?
На изображении изображена девушка в розовом джемпере, держащая телефон или планшет с длинными каштановыми волосами.
На первый взгляд, девушка выглядит так, как будто ее похоронили в цементе тротуара, оставив снаружи только туловище и руки.
Это изображение не редактировалось, и на самом деле имеет разумное объяснение — вам просто нужно понять, что на самом деле изображено на изображении.
Вы уже сделали это?
Хорошо, мы поможем вам с этим:
Верно! Она просто стоит за стеной. Рисунок: Reddit/u/MK24everДа! Девушка не похоронена, а вместо этого просто кажется, что ее нижняя половина отрезана кирпичной стеной, которая идеально сливается с тротуаром.
Люди в Интернете пытались решить эту проблему, и некоторые из них оказались более успешными, чем другие.
Один человек в Твиттере прокомментировал фотографию: «Кто-нибудь, скажите мне, когда увидит, что я пытался, но потерпел неудачу».
Другой почти сразу попал в точку, прокомментировав: «Ребенок стоит на дорожке, прислонившись к подпорной стене. Фото сделано с более высокого переднего плана».
Читать сейчас: Вы видите собаку или человека? Непонятная оптическая иллюзия разделяет людей
Удивительно плохие фото дефектов тротуарной плитки из роз
В продолжение объявленного на прошлой неделе фотоконкурса «Очень плохое дорожное покрытие», статья на этой неделе будет посвящена нескольким способам сделать любую ужасно плохую фотографию еще более потрясающей.
Не забудьте — отправьте свои ужасно плохие фотографии тротуара на наш конкурс, чтобы получить шанс выиграть 100 долларов!
- Если вы сомневаетесь, подойдите ближе: каждый раз, когда вы замечаете объект, сделайте снимок, а затем подойдите ближе, чтобы сделать более качественный снимок. Когда ваш объект почти полностью заполняет кадр, это помогает зрителю понять и оценить вашу фотографию. Кроме того, детали часто более интересны, чем общий вид.
- Аккуратно составляйте композицию: держите горизонт на одном уровне; обрезать лишние элементы, которые вам не интересны; сознательно размещайте свой объект там, где, по вашему мнению, он должен быть в кадре, а не соглашайтесь с тем, где он находится на фотографии.
- Используйте диафрагму, чтобы сфокусироваться на объекте: попрактикуйтесь в съемке с различными значениями диафрагмы и наблюдайте за результатами, чтобы узнать, как глубина резкости влияет на вашу фотографию.
Вы обнаружите, что меньшая глубина резкости (и меньшая диафрагма #) фокусирует все внимание на вашем объекте. Это отлично подходит для съемки вашего ребенка, вашей собаки или вашего супруга — объекты выделяются на размытом фоне. Точно так же вы обнаружите, что большая глубина резкости (большее число f-stop) сделает все, начиная с этого момента и до вечности, в фокусе.Это поможет сделать эти пейзажи увлекательными и прекрасными.
- Посмотрите на свет: приятно видеть, с каким светом вы работаете. Куда падают тени? Если вам не нужен эффект силуэта, когда ваш объект черный на интересном фоне, обычно лучше всего снимать с солнцем позади вас. Как свет влияет на ваш объект? Объект щурится? Боковое освещение, с другой стороны, может добавить драматизма, но также может вызвать экстремальные, трудные для печати контрасты.Наконец, можно использовать непрямой свет, чтобы объект светился мягко и красиво. Рассвет и закат — особенно хорошее время для съемки, так как направление и цвет света часто более полезны, чем прямой свет сверху в полдень.
Подробнее о солнечном свете здесь.
Мы надеемся, что эти советы помогут вам в ваших повседневных фотоприключениях.
Pavement Studio — фотография
- Продукты
- Подписаться
- О нас
- 0 / £ 0.00
- Продукты
- Подписаться
- О нас
- Связаться с
- журналы
- отпечатков
- значки
- 35 мм
- книг
- фотография
- футболки
-
Ириска (Церера) — Насколько серой была моя долина
20 фунтов стерлингов.
22
В продаже
- Свет зверя — Пабло Эллисон 35,00 фунтов стерлингов Продано
- Набор булавок и журналов для тротуаров без комментариев 15,00 фунтов стерлингов Продано
- Тротуар Том 1 — Журнал 12 фунтов стерлингов.00 Продано
- Ириска (Церера) — Земля моих отцов 16,00 фунтов стерлингов Продано
- Ириска (Церера) — 2008 г. (издание Interrail) 15,00 фунтов стерлингов Продано
- Дом
- Связаться с
- Вернуться на сайт
Автоматическая оценка дорожного покрытия с обработкой изображений: обзор и сравнение
В области неинвазивных методов обнаружения для мониторинга гражданской инфраструктуры в этой статье рассматривается проблема обнаружения трещин на поверхности французских национальных дорог с помощью автоматического анализа оптических изображений.
.Первый вклад — это современное состояние инструментов обработки изображений, применяемых в гражданском строительстве. Второй вклад касается обнаружения мелких дефектов на поверхности дорожного покрытия. Подход основан на многомасштабном извлечении и марковской сегментации. В-третьих, представлен протокол оценки и сравнения, который был разработан для оценки этой сложной задачи — обнаружения трещин в дорожном покрытии. Наконец, предложенный метод проверяется, анализируется и сравнивается с подходом к обнаружению, основанному на морфологических инструментах.
1. Введение
Оценка качества дорог является важной задачей во многих странах, например, во Франции, где национальные дороги проверяются каждые три года для оценки необходимого ремонта. Для оценки качества могут быть приняты во внимание следующие аспекты: адгезия, микротекстура, макротекстура и деградация поверхности. До 1980 года все эти проверки проводились вручную. С 1980 года эту задачу можно автоматизировать с помощью неинвазивных методов, которые будут более удобными, менее опасными для сотрудников и участников дорожного движения, а также более эффективными и менее дорогими, чем ручные методы.
Было предложено множество систем на основе георадара [1] или лазерной системы [2]. Тем не менее, для неинвазивной оценки деградации поверхности результаты недавних исследований кажутся более многообещающими с оптическими подходами к обработке изображений по следующим причинам [3]: (1) системы сбора данных, основанные на оптических устройствах, легче проектировать и использовать, чем другие виды системы (они менее чувствительны к движению и вибрациям, чем другие системы). (2) Они также обеспечивают плотный сбор данных (каждый миллиметр), то есть сбор данных может быть осуществлен для всего дорожного покрытия, в то время как для других систем, таких как лазер, измерения доступны каждые 4 миллиметра при нормальной скорости (90 км). /час). 1 (3) Измерение дефектов более точное, чем в других системах, поскольку, как поясняется в (2), доступно достаточно информации. (4) Даже если изображения не всегда хорошо контрастны, они более контрастны, чем изображения/сигналы, которые могут быть получены другими устройствами, то есть соотношение между шумом и сигналом больше с оптическим датчиком, чем с другими типами датчиков.
.
В настоящее время доступно множество систем сбора данных [3, 4], см. табл. 1 (заинтересованные читатели могут найти подробности об оценке таких систем в [5, 6]).Кроме того, насколько нам известно, в литературе можно найти много методов полуавтоматического обнаружения дорожных дефектов, но только один из них является коммерческим (по INO 2 ). Среди всех существующих подходов трудно сказать, какой из них наиболее приспособлен к поставленной задаче и какой фактический метод используется чаще всего. Вот почему первая цель этой статьи — представить современное состояние методов оценки в неинвазивном контроле, основанном на обработке изображений.
Обнаружение трещины затруднено в контексте оценки дорожного покрытия, поскольку сигнал для обнаружения слабо представлен (1.5% всего изображения) и слабоконтрастные (дорога имеет текстуру, скрывающую трещину). Недавние методы показали свои пределы; обнаружение содержит много ложных срабатываний (вызванных особенностями текстуры дороги) и недостаточно точное обнаружение (данный результат является областью обнаружения, а не каркасом с шириной трещины).
Основным недостатком существующих методов является то, что не учитывается специфическая геометрия трещины — это тонкий и линейный объект.Вследствие этого второй целью данной работы является введение нового метода, учитывающего некоторые геометрические свойства трещин.
Даже если эта проблема трудна и очень важна в области гражданского строительства, с нашей точки зрения, нет протокола для оценки и сравнения существующих методов, и трудно понять, какие методы должны быть выбрали для этой задачи. Как следствие, с учетом множества методов, предложенных в литературе, представляется важным оценить и сравнить различные методы, чтобы подтвердить предыдущую работу и определить подходы, которые можно использовать, и/или методы, которые нуждаются в улучшении.Итак, третий аспект, обсуждаемый в данной статье, — введение такого протокола.
Таким образом, цели заключаются в следующем: во-первых, представить современное состояние существующих методов неинвазивного контроля на основе обработки изображений для оценки качества дорожного покрытия, во-вторых, представить наш метод, и, в-третьих, , представить протокол оценки и сравнения, позволяющий выделить преимущества и недостатки каждого метода.
2. Автоматическое обнаружение дорожных трещин
В литературе описано множество методов для обнаружения тонких объектов на текстурированных изображениях, например, на медицинских снимках для обнаружения кровеносных сосудов [27] и на спутниковых снимках для дорожной сети. обнаружение [28].Начиная с 1990 г. были предложены алгоритмы для полуавтоматического обнаружения дорожных трещин (заинтересованные читатели могут ознакомиться с подробностями о системах визуализации дорог и их ограничениях в [29]). Для обнаружения трещин необходимо учитывать три компонента (1) сбор (подробности см. в таблице 2), (2) хранение и (3) обработка изображений .
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
В этой статье изучается только последний шаг, но выбор двух первых шагов важен для успеха обработки изображения.
Более того, большинство ссылок дается в области оценки качества дорог, но некоторые из них относятся к различным приложениям, таким как трещины и дефекты в бетоне (для мостов или трубопроводов), на керамике или на металлических поверхностях (для промышленного применения). Для дорожных трещин в большинстве случаев можно использовать эти гипотезы. (1) Фотометрические гипотезы ( ) Пиксели трещины темнее, чем пиксели дороги. ( )Распределение оттенков серого трещин дороги и дорожного покрытия является независимым.(2) Геометрические гипотезы ( ) Трещина представляет собой тонкий сплошной объект. ( ) Трещина представляет собой набор соединенных сегментов с различной ориентацией. ( ) Трещина не имеет постоянной ширины по всей длине. (3) Фотометрические и геометрические гипотезы ( ) Точки внутри трещины можно рассматривать как точки интереса с фотометрической и/или геометрической точки зрения.
Эти разные гипотезы могут дополнять друг друга, например () и () или () и (), но некоторые из них противоположны, например () и ().
Гипотеза () сочетает в себе два вида ограничений, поскольку определение точки интереса (POI), то есть значимой точки сцены, может быть выражено обоими фотометрическими ограничениями (некоторые гипотезы о распределении уровней серого вблизи POI могут быть сделанным) и геометрические ограничения (точкой интереса может быть угол, край или любая геометрическая структура).
В области обработки изображений рассматриваются полуавтоматические методы и подходы автоматического обнаружения, и можно выделить эти пять семейств, см. Таблицу 3.(1) На основе анализа гистограмм (гипотез и ), эти методы являются самыми древними и наиболее популярными. Они используют пороговую обработку, основанную на анализе гистограмм [7, 30, 31], с гипотезами Гаусса [9] и/или адаптивную или локальную пороговую обработку [32, 33]. Эти подходы просты и не требуют много времени, но они также дают много ложных срабатываний. Фактически эти методы предполагают, что два распределения уровня серого (распределение дорожного покрытия и распределение трещин) могут быть разделены на основе статистики глобального уровня (гистограмма 3 ).
На рисунке 1 мы видим, что в большинстве случаев эта гипотеза неверна. (2) На основе 90 153 математических морфологических инструментов 90 154 [15, 33–38] (гипотезы и ), необходима первоначальная пороговая обработка, и результаты содержат меньше ложных срабатываний, чем методы, основанные на анализе гистограмм. Однако основным недостатком такого рода методов является то, что качество результатов сильно зависит от выбора параметров. , 40] (гипотезы и ), большинство подходов основано на нейронных сетях [8, 41, 42].Недостатком является этап обучения, который не может обеспечить быстрый и полностью автоматический анализ. (4) На основе фильтрации самых последних (гипотез , и ). Выделение краев фильтрацией с фиксированным масштабом не приспособлено к задаче обнаружения дорожных трещин, поскольку ширина трещины непостоянна, поэтому многие методы основаны на вейвлет-обнаружении [17, 25, 43, 44] с адаптивная фильтрация [27, 45, 46] (эти подходы будут подробно описаны в разделе 4), контурлеты [47], фильтры Габора [48], фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ) [26] и методы, использующие модели, основанные на частичных дифференциальные уравнения (УЧП) [49, 50].
Некоторые методики также используют автокорреляционную фильтрацию [51, 52] (оценивается показатель подобия между некоторыми целями, имитирующими трещины, и всеми целями исходного изображения). Другой вид алгоритмов основан на текстурном анализе [53, 54] (трещина рассматривается как шум внутри текстуры). (5) На основе анализа модели [55, 56] (гипотезы , , и ). Большинство из этих подходов основаны на локальном анализе по сравнению с глобальным анализом, чтобы учесть локальные свойства и глобальные свойства трещины, путем многомасштабного анализа текстуры в сочетании с алгоритмом минимального пути [55] или путем локального обнаружения. точек интереса в сочетании с геодезическими контурами [56].
В заключение отметим следующее.
По всем этим причинам, даже если в нашей предыдущей работе использовались методы обучения, в этой статье основное внимание уделяется представлению двух методов, предложенных для смягчения ограничений старых за счет получения плотного обнаружения с низким уровнем ложных обнаружений. 3. Предлагаемые и сравниваемые методы Прежде чем представить предлагаемый метод, мы кратко представляем предварительные работы, которые мотивируют и обосновывают наше предложение.Прежде всего, нейронный метод был протестирован [13] на реальных изображениях размеров, представленных в разделе 4.2. Результаты интересны, но методы обучения не просты в использовании для неспециалиста по обработке изображений, и пользователям приходится тратить много времени на настройку параметров и создание базы данных для этапа обучения, прежде чем использовать метод. Основная цель состоит в том, чтобы предложить систему, которая облегчает работу пользователей, а не систему, которая приводит к потере времени, включая этап обучения и техническое обслуживание каждый год для поддержания производительности системы. 4 В связи с этим мы сосредоточили нашу работу на методах, позволяющих автоматическую обработку, и, в частности, мы представляем два следующих подхода. (1) Первый, Morph , принадлежит к семействам (1) и (2), потому что он сочетает пороговую обработку и уточнение с помощью морфологического анализа. Morph был предложен до GaMM и вполне эквивалентен методу, представленному в [15].Вклады этой секции составляют около GaMM ; мы предлагаем новую модель для сайтов и потенциалов, используемых в марковской модели. Преимущества этого нового метода будут проиллюстрированы качественными и количественными результатами в разделе 5. 3.1. Морфологический метод (Morph)Выбранный подход основан на гипотезах , и , и следует следующим шагам. (1) Предварительная обработка изображений: чтобы уменьшить влияние текстуры и увеличить контраст между дорожным покрытием и трещиной.(2) Бинаризация путем установления порога (порог отличается в разных вариантах, и можно использовать локальный порог). (3) Уточнение путем закрытия. (4) Сегментация с анализом формы. (5) Извлечение характеристик трещин.
Для шага (1) разрабатываются три варианта, основанные на сочетании этих локальных инструментов: эрозия уровней серого, условная медианная фильтрация, выравнивание гистограммы, средняя фильтрация (эти предобработки подробно описаны в разделе 5. 3. 2. Адаптивная фильтрация и марковское моделирование (GaMM) Совсем недавно наша работа была сосредоточена на области вейвлет-разложения. Поскольку выбрать хорошо адаптированный к обнаружению дорожных трещин материнский вейвлет 5 сложно, теория адаптивного фильтра представляется удобной и, в частности, позволяет построить материнский вейвлет, адаптированный к нашей задаче. Мы представляем первый шаг алгоритма, основанный на адаптивной фильтрации (гипотезы и ), и второй этап на марковской сегментации, которая может учитывать конкретную геометрию трещины ( и ). 3.2.1. Алгоритм Целью этого алгоритма, представленного в Алгоритме 1, является получение, шаг (1), бинаризация (черные пиксели для фона и белые пиксели для трещин) и уточнение этого обнаружения с использованием марковской сегментации, шаг 2). Использование адаптивной фильтрации важно для обнаружения трещин непостоянной ширины (гипотеза). 6 Количество масштабов для адаптивной фильтрации выбирается индивидуально и зависит от разрешения изображения.
3. 2.2. Адаптивная фильтрация Некоторые детали приведены для реализации шагов (1a) и (1b) в алгоритме 1. Функция 7 является вейвлетом, если где — преобразование Фурье . Уравнение (1) индуцирует, что . Семейство вейвлетов определяется для каждого масштаба и для каждой позиции с помощью где угол поворота . Одной из основных трудностей применения вейвлет-разложения является выбор материнского вейвлета. В литературе используются многочисленные функции: вейвлет Хаара, производные Гаусса, мексиканский шляпный фильтр, вейвлет Морле.Очень сложно определить, какой из них лучше всего подходит для данного приложения. В случае обнаружения трещин присутствуют два элемента: трещина (если она есть) и фон (дорожное покрытие можно рассматривать как повторяющуюся текстуру). Целью обнаружения трещин является распознавание сигнала (его форма известна с точностью до множителя), смешанного с шумом, характеристики которого известны. Следовательно, адаптивная фильтрация хорошо подходит для решения задачи: выделения сингулярностей в коэффициентах, оцениваемых с помощью вейвлет-преобразования. 3.2.3. Сегментация Целью этой части является выделение форм, то есть трещин, с использованием карт обнаружения, оцененных на первом этапе алгоритма (этап (2а) алгоритма 1). Для первого шага сегментации (инициализации) участки имеют размер , следовательно, на изображении рассматривается регулярная сетка.В [46] возможны четыре конфигурации, представленные на рис. 3 (часть внутри прямоугольника с низкими уровнями серого). Инициализация сайтов основана на конфигурации, которая максимизирует коэффициенты, полученные с помощью адаптивной фильтрации. Более формально, если мы обозначили , , и , четыре конфигурации, наилучшей конфигурацией будет:
где – среднее значение коэффициентов на рассматриваемой конфигурации . Эти четыре конфигурации не представляют всех возможностей и не являются реалистичными конфигурациями. Изображение рассматривается как конечное множество из узлов, обозначенных .Для каждого сайта район определяется следующим образом: . Клика определяется как подмножество сайтов, в котором каждая пара различных сайтов является соседями. Эти случайные поля рассматриваются следующим образом. (1) Поле наблюдения с . Здесь среднее значение коэффициентов на сайте. (2) Поле дескриптора с . Если есть трещина в другом месте.
На каждой итерации обновляется глобальная стоимость или сумма потенциалов, которая зависит от значений сайтов и связей между районами. Функция задается,
Параметры , и должны быть фиксированными. 8 Для определения мы должны определить количество клик. В [46] возможны 4 клики и рассматривается 8-связность.
Вот почему для шестнадцати конфигураций, представленных на рис. 3, потенциал должен учитывать различия ориентаций между двумя сайтами (есть возможности) и положение двух сайтов (имеется 8 возможностей, потому что мы рассматриваем 8 соседей). Следовательно, новая потенциальная функция следует этим двум важным правилам. Чем меньше разница ориентаций между двумя сайтами, тем ниже потенциал. Чем меньше расстояние между двумя участками, тем ниже потенциал (в данном случае под расстоянием понимается минимальное расстояние между концами двух сегментов). Более формально, если (i) обозначает евклидово расстояние между двумя ближайшими концами сайтов, с , 9 (ii) и являются ориентациями, соответственно, и где, соответственно, является пикселем , соответственно , пиксели, из которых состоит сайт , соответственно (iii) угол между двумя сайтами; функция определяется
где NbC указывает количество связанных пикселей между двумя сайтами и и равно 1, если и 0 в другом месте.Первый член индуцируется правилом об ориентациях . Этот член равен нулю, когда сайты имеют одинаковую ориентацию, и эта ориентация совпадает с ориентацией между сайтами, т. е. . Этот первый член наказывает конфигурации, в которых сайты не имеют одинаковой ориентации, а также частный случай, когда они параллельны, см. пример (а) на рисунке 4. Второй и третий термины выражают правило о расстояниях. Приходится различать два аспекта: количество связанных пикселей, когда сайты соединены, и, наоборот, то есть когда сайты не связаны, расстояние между сайтами.Это позволяет дать низкое влияние на несвязанные сайты, а также увеличить стоимость сайтов, которые параллельны, но связаны, см. 4. Протокол оценки Для оценки автоматического обнаружения трещин методами обработки изображений, насколько нам известно, в сообществе не предложен протокол оценки и сравнения.Однако во всех странах для оценки качества дорожного покрытия важно точно знать размеры и ширину дефектов, то есть точно обнаружить дефект. Вот почему представляется важным количественно охарактеризовать эффективность методов. Для построения такого протокола необходимо, во-первых, выбрать тестируемые изображения, во-вторых, выбрать способ построения эталонных сегментаций и, в-третьих, определить критерии, используемые для количественного анализа.Для оценки эталонных сегментаций можно использовать два подхода (1) Для вычисления синтетических изображений с синтетическими дефектами . Точное положение дефектов известно, и эталонные сегменты можно считать достоверными. Два решения изучаются, и мы объясняем, как вычисляются ручные сегментации (которые являются нашими ссылками). Прежде мы кратко опишем систему сбора данных. 4.1. Acquisition Система сбора данных, используемая для набора данных наших экспериментов, описана на рис. 5. Она содержит 4 видеокамеры с 3 датчиками уровней серого в задней части автомобиля и 1 датчик цвета в передней части автомобиля. Первая камера необходима для определения условий окружающей среды (погода, местоположение, трафик), тогда как три другие используются для обнаружения трещин.Разрешение этого меньше, чем у трех других; кроме того, оптическая ось не перпендикулярна дорожному покрытию, в отличие от 3-х других. 3 камеры были физически синхронизированы непосредственно во время сбора данных. 4.2. Эталонные изображения Самое сложное — предложить изображения с эталонной сегментацией. Во-первых, вводятся синтетические изображения с имитацией трещины (размер этих изображений равен 100 м). 10 Как показано на рис. 6, результат недостаточно реалистичен. Это не кажется реалистичным, потому что слишком важен контраст между дорогой и трещиной. Причем прерывания трещины, изменения направления, наличие множества путей и т.п. по умолчанию не моделируются.Чтобы быть более реалистичным, кажется, что мы должны спроектировать и реализовать сложную эвристику для моделирования трещины, и это требует слишком много усилий для того, чтобы иметь только синтетическое значение по умолчанию. 4.3. Эталонные сегментации Для реальных изображений мы кратко объясняем, как проверяются ручные сегментации. Четыре эксперта вручную сегментировали изображения с помощью одних и тех же инструментов 11 и в тех же условиях.Затем четыре сегмента объединяются в соответствии с этими правилами. Второе правило является итеративным и останавливается, когда пиксель не добавляется. Затем результат расширяется квадратным структурирующим элементом размера . Для оценки надежности эталонных сегментаций мы оцениваем, во-первых, процент покрытия между каждым оператором и, во-вторых, среднее расстояние между каждым пикселем (обнаруженным только одним экспертом и не сохраненным в эталонном изображении) и эталоном. сегментация. В таблице 5 показаны некоторые результаты для 5 из 42 изображений, сегментированных вручную. Мы выделили 5 семейств: первое содержит изображения, полученные в статике, а четыре других — в динамике. Кроме того, у нас есть 4 различных вида дорожного покрытия, приобретенных в динамике. Было сделано 5 изображений, чтобы показать результаты для каждого из этих семейств. Анализируя результаты по критерию , представленные в таблице 5, мы можем классифицировать 42 протестированных изображения по 3 категориям, то есть изображения со следующим. (1) Надежная сегментация : критерий .Это означает, что все операторы построили достаточно близкие друг к другу сегментации. (2) Сегментация, которая умеренно надежна : критерий . Это означает, что некоторые участки трещины сложно сегментировать, и есть локальные ошибки. (3) неоднозначная сегментация : критерий . Это ясно показывает, что изображения трудно сегментировать, и в большинстве случаев это означает, что некоторые части детектируются как трещина, а не так, и наоборот. Пороги были выбраны опытным путем: и .На рисунке 7, во-первых, мы представляем среднее расстояние, , , между конечной эталонной сегментацией, и каждой ручной сегментацией, (полученной с каждым оператором), и, во-вторых, критерий для каждого реального изображения нашего протокола. На первом графике показано, насколько важно объединить четыре ручных сегментирования вместо использования только одного ручного сегментирования. Действительно, мы можем заметить, что каждый оператор поочередно дает интерпретацию, отличную от трех других. Второй график объясняет, как выбираются пороги для определения обнаружений, которые «принимаются» для оценки, см. раздел 4.4 для пояснений о принятых обнаружениях. Три категории эталонных сегментов показаны на рисунке 8. В целом, четыре сегмента близки друг к другу, и, если сегменты объединяются, это позволяет определить ширину трещины. Однако эти примеры также представляют некоторые трудности сегментации трещин: области, где трещины менее заметны, и области, где элементы текстуры имеют тот же размер и/или те же уровни серого, что и пиксели трещины. 4.4. Критерии эффективностиВ этом разделе мы расскажем, как сравниваются эталонная сегментация и оценочная сегментация.На рисунке 9 мы представляем общие критерии оценки, которые используются для оценки сегментации: (1) процент правильных обнаружений (истинных срабатываний) (TP), (2) процент ложных срабатываний (FP), (3) процент ложноотрицательные результаты (FN) и (4) коэффициент сходства (DICE).
Этот последний критерий кажется наиболее значимым, поскольку он оценивает соотношение между FP и FN и резюмирует результаты всех критериев. Более того, он прямо выражает то, что важно оценить: как метод может уменьшить ошибки обнаружения при одновременном увеличении плотности хороших обнаружений. Для реальных изображений добавлены «принятые» обнаружения, чтобы допустить небольшую ошибку локализации пикселей трещин. Этот критерий необходим, потому что идеальное обнаружение кажется на данный момент труднодостижимым, см. результаты в таблице 5. Следовательно, эти принятые пиксели были включены в оценку коэффициента сходства или DICE. Порог принятого обнаружения равен 0 для синтетических изображений, тогда как для реальных изображений он зависит от средних расстояний, см. Таблицу 5. 5. Экспериментальные результатыВ этом разделе изучаются и представляются два аспекта: (1) оценка метода, основанного на адаптивной фильтрации и марковском моделировании, чтобы охарактеризовать его поведение, оценить наилучшие параметры и определить лучший вариант; (2) сравнение с методом Morph . 5.1. Адаптивная фильтрация и марковское моделирование Мы хотим определить, во-первых, как зафиксировать различные параметры, во-вторых, какие шаги предварительной обработки необходимы, и, наконец, какой вариант является наиболее эффективным. Чтобы сохранить сигнал трещины, каждый пиксель ниже заданного порога не фильтруется. 12 (iii) Варианты алгоритма . Четыре варианта сравниваются следующим образом. (1) Инициализация . Это исходный метод, предложенный в [46]. (2) Гаус . Этот вариант предполагает, что распределение уровней серого внутри трещины соответствует функции Гаусса, см. раздел 3.2.2. (3) InMM . Это начальная версия с улучшением марковского моделирования (новое определение сайтов и потенциальной функции), см. раздел 3.2.3. (4) GaMM . Это метод Gaus с новым марковским моделированием. (iv) Сравнение . Мы сравнили этот метод с методом, основанным на морфологических инструментах, и он очень похож на [15], Morph . 5.1.1. Влияние параметров Среди всех результатов можно сделать два вывода. (1) Для каждого варианта и каждой предварительной обработки веса между членом для адаптивной фильтрации и членом для марковского моделирования должны быть одинаковыми, см. 5.1.2. Предварительная обработка Эти тесты проводились с реальными изображениями, поскольку синтетические изображения не требуют предварительной обработки. Однако для первого набора данных (полученного при более комфортных условиях освещения, чем условия освещения следующих 4-х) предварительная обработка не имеет существенного значения для повышения качества результатов. Более того, при новом марковском моделировании этап предварительной обработки не приводит к значительному повышению качества результатов. 5.1.3. ВариантыРезультаты представлены для (1) синтетических изображений, (2) реальных изображений.
Для первой категории доступна наземная истина, тогда как для второй категории используется псевдоназемная истина, а принятые обнаружения учитываются при оценке, то есть к расстоянию между оценкой сегментации применяется пороговое значение. оцениваемым методом и сегментацией псевдоосновной истины. На рисунке 10 представлена эволюция коэффициентов подобия, или DICE, для 11 синтетических изображений на рисунке 10(a) и 10 реальных изображений на рисунке 10(b). Для синтетических изображений метод GaMM явно является лучшим для большинства изображений. Однако для одного изображения (пятого) результаты хуже результатов метода Gaus, , но все же корректны (DICE = 0,72). Наоборот, для самых сложных изображений (3 первых, содержащих реальный фон дороги) метод GaMM дает приемлемые результаты (DICE > 0.5), тогда как другие методы вообще неэффективны. Иллюстрации даны на рисунках 11 и 12; они показывают, как метод GaMM может уменьшить ложные обнаружения. 5.2. Результаты и сравнение с Morph Наконец, мы сравнили результаты GaMM по каждому дополнительному набору данных (32 изображения) с Morph . 6. Выводы В заключение в этой статье дается обзор методов обработки изображений для обнаружения трещин в дорожном покрытии. Наши первые улучшения этой работы будут сосредоточены на протоколе оценки и сравнения. Примечания
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(i) Было предложено много методов, но проблема до сих пор не решена. Результаты содержат много ложных срабатываний, а обнаружения являются неполными. Более того, большинство существующих методов могут давать интересные результаты только для одного заданного класса дорожного покрытия, то есть эффективность метода зависит от текстуры дороги. (ii) Методы, основанные на изучении гистограмм, даже локальные, неправильно выражают проблему, т. е. не учитывают геометрические характеристики трещин и фотометрические характеристики дорожного покрытия.(iii) Методы обучения эффективны, но этап обучения является дорогостоящим (время и инвестиции со стороны пользователей, не являющихся экспертами в обработке изображений). 
(2) Второе семейство (4) и (5), GaMM , основано на преимуществах многомасштабного анализа и локального моделирования трещины. 
1). Шаг (4) реализуется в два этапа. Во-первых, реализуется маркировка путем анализа связных компонентов. Во-вторых, определяется размер и форма каждого компонента, чтобы удалить компоненты, форма которых не похожа на трещину; форма трещины должна быть тонким объектом. Он накладывает ограничения на ширину и высоту компонента. Точнее, с экспертной точки зрения трещина не является существенной, если см, но можно предположить, что нам удается обнаружить только малую часть трещины, и это ограничение становится мм.Кроме того, средняя ширина и максимальная ширина трещины должны соответствовать этим правилам: мм и мм. Все эти пороги устанавливаются эмпирически. На рисунке 2 мы иллюстрируем результаты, полученные на каждом этапе для трех вариантов. Следующий шаг метода Morph объединяет 3 результата (со взвешенной суммой, а веса выбираются на этапе обучения). На заключительном этапе результат уточняется путем вычисления смыкания в оттенках серого результата слияния. 
Предполагая разрешение 1 мм на пиксель, выбрав 5 масштабов, можно обнаружить трещину шириной от 2 мм до 1 см. Более того, количество направлений (для фильтрации) также должно быть выбрано, и кажется естественным выбрать эти четыре направления: они соответствуют четырем обычным направлениям, используемым для классификации трещин. Адаптивная фильтрация применяется в каждой шкале, в каждом направлении, а затем все результаты объединяются по каждой шкале (среднее значение коэффициентов). Результатом этой фильтрации является инициализация шага марковской сегментации.
Если дискретный и детерминированный сигнал с , количество выборок и зашумленное наблюдение , предполагается, что это аддитивный шум: . Основная гипотеза состоит в том, что этот шум второго порядка является центрированным и стационарным, с автокорреляционной функцией членов , не зависящей от сигнала . Адаптивный фильтр определяется
Сигнал трещины зависит от определения трещины. В этой статье, как и в большинстве работ в этой области, пиксели трещин соответствуют черным пикселям, окруженным фоновыми пикселями (пикселями дороги).Вот почему в [46] трещина есть кусочно-постоянная функция , определяемая для каждого положения как:
где коэффициент и порог должны быть определены. Это не соответствует реалистичному представлению трещины. Из-за субдискретизации, освещения и ориентации камеры сигнал больше похож на функцию Гаусса с нулевым средним значением.
где – размер трещины и зависит от , отклонения закона Гаусса, т. е. . Следовательно, член позволяет зафиксировать ширину трещины (подобно порогу в (4)).
Наконец, для шага (1) оценивается для каждого из 5 масштабов, как объяснено в начале раздела 3.2.1, и интерполируется, чтобы иметь одинаковый размер. Затем фильтр поворачивается, чтобы охватить 4 ориентации. 
На самом деле все эти четыре конфигурации центрированы, тогда как возможны и нецентрированные конфигурации. Следовательно, мы используем набор из шестнадцати конфигураций, показанных на рисунке 3 (все представленные сайты). Изменяя количество конфигураций, нам нужно адаптировать инициализацию сайтов, и (6) становится
где – среднее значение коэффициентов на рассматриваемой конфигурации . 
Эта глобальная стоимость учитывает коэффициенты сайтов (вычисленные из коэффициентов, оцененных во время первой части алгоритма: адаптивная фильтрация) и конфигурации каждого сайта и его соседних сайтов (8 соседей). Более формально глобальная стоимость представляет собой сумму всех потенциальных функций сайтов. Эта потенциальная функция содержит два члена следующим образом.
Первый член соответствует термину данных и оценивает, насколько место похоже на трещину с фотометрической точки зрения (гипотезы и ).Этот термин основан на результатах адаптивной фильтрации. Второй член представляет 90 153 ограничений 90 154, вызванных соседями сайта. Точнее, он оценивает согласованность между сайтом и каждым соседним сайтом и учитывает геометрические гипотезы и . Выбор значения зависит от важности каждой части (8) и будет обсуждаться в разделе 5.1.1. 
Потенциальная функция, предложенная в предыдущей работе, учитывает только разницу ориентаций между двумя соседями, а не положение между двумя сайтами клики, см. Таблицу 4. В некоторых случаях старая конфигурация не наказывается. Например, эти два неблагоприятных случая не наказываются следующим образом: (i) две площадки с одинаковой ориентацией, но без связи между ними, (ii) две площадки с одинаковой ориентацией, но их положение делает их параллельными.
пример (b) на рисунке 4. Для изучения влияния всех этих членов уравнение было нормализовано, и различные термины были взвешены (используя , выбор для будет обсуждаться в разделе 5.1.1). 
(2) Предложить надежную сегментацию реальных изображений . Предполагается, что мы можем обеспечить достаточно надежную сегментацию, чтобы ее можно было использовать в качестве эталона. Для оценки эти сегментации можно назвать «псевдоосновной истиной».
Чтобы не зависеть от проблем с освещением, были добавлены девять стробоскопических источников света. Положение огней перпендикулярно плоскости дороги, и они удалены от поверхности на 1 метр. Мощность света выбрана таким образом, чтобы не ухудшать визуализацию дорожного покрытия и дефектов.
Поэтому, с другой стороны, мы моделировали различные дефекты на реальных изображениях, которые ранее не содержали дефектов (размеры этих изображений равны и ). Результат более реалистичен, но форма и фотометрический вид трещин (выбранных случайным образом) не кажутся достаточно реалистичными. Вот почему представляется важным предложить набор реальных изображений (размер и ) с ручной сегментацией, которые достаточно надежны, чтобы их можно было рассматривать как эталонные сегменты.Подводя итог, два первых типа изображений позволяют предложить точную оценку и теоретически проиллюстрировать поведение метода, тогда как последний вид изображений позволяет проверить работу с реальными изображениями с псевдоосновной истиной. 
(1) Пиксель, отмеченный как трещина более чем двумя экспертами, считается пикселем трещины. (2) Каждый пиксель, помеченный как трещина и следующий за пикселем, сохраненным на шаге (1) или (2), также считается трещиной. 
Мы можем заметить, что первые 2 изображения являются наиболее надежными, поскольку средняя ошибка составляет менее 2 пикселей. Точность этих результатов удовлетворительна.Напротив, последние 3 изображения показывают важные различия между операторами и то, как трудно извлечь сегментацию для этих изображений и, в частности, для изображения 936, где ошибка связана с плохой интерпретацией одного из четырех. операторы, обнаружившие дефект, которого не существует. 
Таким образом, в ряде случаев один оператор расширяет трещину или придает ей другую форму. В некоторых крайних случаях оператор может даже спутать трещину и другой объект сцены (например, кусок дерева). С другой стороны, эти примеры подчеркивают интерес к объединению различных сегментов для получения максимально надежных эталонных сегментов. 
В результате эти моменты были изучены. (i) Значения параметров . Веса , (8) и , (10), проверяются от 0 до 1 с шагом 0,1. (ii) Предварительная обработка . Эти предварительные обработки были протестированы для уменьшения шума, вызванного текстурой, для увеличения контрастности дефекта и уменьшения светового ореола на некоторых изображениях следующим образом. (1) Порог . Эта предварительная обработка была предложена для уменьшения светового ореола на последних 4 изображениях, представленных на рисунке 6, и на всех изображениях последних четырех категорий на рисунке 7.Каждый пиксель ниже заданного порога заменяется локальным средним уровнем серого. (2) Сглаживание . Средний фильтр размера применяется для уменьшения детализации текстуры. (3) Эрозия . Эрозия (на уровне серого) с квадратным элементом структурирования размера также применяется для уменьшения детализации текстуры. (4) Восстановление . Он объединяет преимущества всех предыдущих методов в три шага: выравнивание гистограммы, пороговое значение (например, Threshold ) и эрозию (например, Erosion ).
(8), т. е. .Однако, когда вес, придаваемый адаптивной фильтрации, самый большой, качество результатов ниже, чем при обратном. Это означает, что в таком приложении геометрическая информация более надежна, чем фотометрическая. Кажется, это согласуется с трудностями, вызванными приобретением. (2) Для марковского моделирования мы заметили, что наилучшие результаты получаются, когда веса одинаковы между членом ориентации и членом расстояния, см. (10), то есть .Однако лучшие результаты получаются, когда вес ориентации больше веса расстояния, а не наоборот. Это означает, что характеристики ориентации более надежны, чем характеристики расстояния, и это замечание согласуется с тем фактом, что трещины представляют собой сильные пространственные ограничения. Кроме того, это также связано с трудностями, вызванными приобретением (система освещения делает фотометрическую информацию менее достоверной). 
Эти выводы можно сделать для необходимой предварительной обработки для каждого метода: (i) Init : восстановление; (ii) Gaus : реставрация; (iii) InMM : порог; (iv) GaMM : эрозия. 
Пороги, применяемые к расстоянию для принятых обнаружений, определяются по результатам, приведенным в таблице 5, столбец D .
Среднее значение DICE составляет 0,6 для GaMM , тогда как для Morph оно равно 0,49, см. рисунок 13.Он показывает, как GaMM может превзойти Morph . Однако, если мы сравним изображение с изображением, результаты показывают, что в 50% случаев GaMM является лучшим, см. иллюстрации этих результатов на рисунках 14 и 15. Точнее, GaMM кажется более эффективным с неоднозначным . изображений, тогда как Morph является лучшим с надежными изображениями. Наконец, мы также можем уточнить время выполнения для двух методов: около 1 минуты для GaMM и 5 секунд для Morph с процессором Intel Core 2 duo 2 ГГц.Это время выполнения дает лишь некоторые указания, поскольку реализация, в частности для GaMM , не была оптимизирована. 
Это может помочь исследователям, которые хотят выбрать и адаптировать метод аускультации к ограничениям изучаемой транспортной структуры (это зависит от качества поверхности, потребностей аускультации).Кроме того, был введен новый метод обнаружения дорожных трещин, и мы представили новый протокол оценки и сравнения для автоматического обнаружения дорожных трещин. Что касается нас, то мы впервые в сообществе предложили настоящие изображения с достоверной информацией. Фактически, этот набор данных доступен на этом веб-сайте: http://perso.lcpc.fr/sylvie.chambon/FISSURES/. Новый метод, GaMM , был подтвержден предложенным протоколом и по сравнению с предыдущим, Morph .Эта оценка показывает взаимодополняемость двух методов: метод Morph дает больше истинных положительных результатов, чем метод GaMM , в то время как этот метод снижает процент ложных положительных результатов. 
Мы хотим увеличить наш набор данных, принимая во внимание различные качества дорожного покрытия или дорожной текстуры (поскольку на данный момент каждый предлагаемый метод сильно зависит от качества дорожной текстуры).На втором этапе наша будущая работа будет включать новые эксперименты с системой сбора данных. Действительно, сбор данных и результаты, полученные с помощью представленной системы сбора данных, показали ее пределы, например, на рисунке 6 некоторые части трещины не «видимы». Это происходит из-за того, что выделение трещины зависит от ориентации источников света и датчиков. Используя один единственный датчик и один источник света всегда в одном и том же положении/ориентации, мы иногда можем пропустить некоторые значения по умолчанию при сборе данных.Таким образом, представляется важным изучить другие виды систем для улучшения качества автоматических процедур. Наконец, мы хотим улучшить метод GaMM , добавив извлечение характеристик трещин, как в Morph .