A robust approach for road pavement defects detection and classification

Целью данной работы является разработка устойчивого подхода к построению системы компьютерного зрения для обнаружения и классификации дефектов дорожного покрытия на основе признаков. В этой статье мы представляем метод построения автоматизированной системы для обнаружения и классификации различных типов дефектов, таких как разрыв края дороги, выбоины, просадочных депрессий на основе методов обработки изображений и алгоритмов машинного обучения. Система включает в себя следующие шаги. На первом этапе, определяется положение дефекта (ROI). На втором этапе, дефект описывается его признаками. Последний шаг заключается в классификации каждого дефекта, используя эти различные признаки дефектов. В нашем подходе были использованы следующие алгоритмы: Марковские случайные поля и метод разреза графов для сегментации изображений, алгоритм случайных лесов для классификации данных.