当前位置:
X-MOL 学术
›
Comput. Aided Civ. Infrastruct. Eng.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your
feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
A feature‐based pavement image registration method for precise pavement deterioration monitoring
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering ( IF 8.5 ) Pub Date : 2024-12-31 , DOI: 10.1111/mice.13407
Zhongyu Yang, Mohsen Mohammadi, Haolin Wang, Yi‐Chang (James) Tsai
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering ( IF 8.5 ) Pub Date : 2024-12-31 , DOI: 10.1111/mice.13407
Zhongyu Yang, Mohsen Mohammadi, Haolin Wang, Yi‐Chang (James) Tsai
Over the past decade, pavement imaging systems, particularly 3D laser technology, have been widely adopted by transportation agencies for network‐level pavement condition evaluations. State Highway Agencies, including Georgia Department of Transportation (DOT), Florida DOT, and Texas DOT, have been collecting pavement images for over 5 years. However, these multi‐year pavement images have not been fully utilized for analyzing detailed pavement deterioration. One challenge is the accurate and efficient registration of multi‐temporal pavement images. This study pioneers the use of feature‐based methods to address this challenge. It evaluates various feature‐based image registration methods, including both state‐of‐the‐art and novel combinations of feature detectors and descriptors. These methods are rigorously assessed using hybrid “step‐by‐step” and “end‐to‐end” performance evaluation metrics, with a ground reference dataset containing 100 pavement image pairs featuring diverse crack types and varying year gaps. The results confirm the feasibility of using feature‐based techniques to register multi‐temporal pavement images. A novel combination of the AKAZE detector and the Binary Robust Independent Elementary Features (BRIEF) descriptor was identified as the best‐performing method, successfully registering 96 out of 100 image pairs. This advancement enables pavement engineers to accurately monitor pavement deterioration using multi‐temporal images.
中文翻译:
一种基于特征的路面图像配准方法,用于精确的路面劣化监测
在过去十年中,路面成像系统,尤其是 3D 激光技术,已被运输机构广泛用于网络级路面状况评估。包括佐治亚州交通部 (DOT)、佛罗里达州交通部和德克萨斯州交通部在内的州公路机构已经收集了 5 年多的路面图像。然而,这些多年的路面图像尚未被完全用于分析详细的路面劣化。一个挑战是准确有效地配准多时态路面图像。这项研究率先使用基于特征的方法来应对这一挑战。它评估了各种基于特征的图像配准方法,包括特征检测器和描述符的最先进和新颖的组合。这些方法使用混合的“分步”和“端到端”性能评估指标进行严格评估,地面参考数据集包含 100 对路面图像对,具有不同的裂缝类型和不同的年份差距。结果证实了使用基于特征的技术配准多时相路面图像的可行性。AKAZE 检测器和二进制鲁棒独立基本特征 (BRIEF) 描述符的新组合被确定为性能最好的方法,成功注册了 100 个图像对中的 96 个。这一进步使路面工程师能够使用多时相图像准确监测路面劣化。
更新日期:2024-12-31
中文翻译:

一种基于特征的路面图像配准方法,用于精确的路面劣化监测
在过去十年中,路面成像系统,尤其是 3D 激光技术,已被运输机构广泛用于网络级路面状况评估。包括佐治亚州交通部 (DOT)、佛罗里达州交通部和德克萨斯州交通部在内的州公路机构已经收集了 5 年多的路面图像。然而,这些多年的路面图像尚未被完全用于分析详细的路面劣化。一个挑战是准确有效地配准多时态路面图像。这项研究率先使用基于特征的方法来应对这一挑战。它评估了各种基于特征的图像配准方法,包括特征检测器和描述符的最先进和新颖的组合。这些方法使用混合的“分步”和“端到端”性能评估指标进行严格评估,地面参考数据集包含 100 对路面图像对,具有不同的裂缝类型和不同的年份差距。结果证实了使用基于特征的技术配准多时相路面图像的可行性。AKAZE 检测器和二进制鲁棒独立基本特征 (BRIEF) 描述符的新组合被确定为性能最好的方法,成功注册了 100 个图像对中的 96 个。这一进步使路面工程师能够使用多时相图像准确监测路面劣化。