Automatic Pavement Crack Recognition Based on BP Neural Network

A feasible pavement crack detection system plays an important role in evaluating the road condition and providing the necessary road maintenance. In this paper, a back propagation neural network (BPNN) is used to recognize pavement cracks from images. To improve the recognition accuracy of the BPNN, a complete framework of image processing is proposed including image preprocessing and crack information extraction. In this framework, the redundant image information is reduced as much as possible and two sets of feature parameters are constructed to classify the crack images. Then a BPNN is adopted to distinguish pavement images between linear and alligator cracks to acquire high recognition accuracy. Besides, the linear cracks can be further classified into transversal and longitudinal cracks according to the direction angle. Finally, the proposed method is evaluated on the data of 400 pavement images obtained by the Automatic Road Analyzer (ARAN) in Northern China and the results show that the proposed method seems to be a powerful tool for pavement crack recognition. The rates of correct classification for alligator, transversal and longitudinal cracks are 97.5%, 100% and 88.0%, respectively. Compared to some previous studies, the method proposed in this paper is effective for all three kinds of cracks and the results are also acceptable for engineering application

A simplified computer vision system for road surface inspection and maintenance

This paper presents a computer vision system whose aim is to detect and classify cracks on road surfaces. Most of the previous works consisted of complex and expensive acquisition systems, whereas we have developed a simpler one composed by a single camera mounted on a light truck and no additional illumination. The system also includes tracking devices in order to geolocalize the captured images. The computer vision algorithm has three steps: hard shoulder detection, cell candidate proposal, and crack classification. First the region of interest (ROI) is delimited using the Hough transform (HT) to detect the hard shoulders. The cell candidate step is divided into two substeps: Hough transform features (HTF) and local binary pattern (LBP). Both of them split up the image into nonoverlapping small grid cells and also extract edge orientation and texture features, respectively. At the fusion stage, the detection is completed by mixing those techniques and obtaining the crack seeds. Afterward, their shape is improved using a new developed morphology operator. Finally, one classification based on the orientation of the detected lines has been applied following the Chain code. Massive experiments were performed on several stretches on a Spanish road showing very good performance

Sistemas automáticos para la adquisición de datos enfocados a examinar pavimentos flexibles.

This paper is a review of the main methods of data collection for pavement condition survey. The context in which this kind of data acquires its relevance is shown, as well as the description of each methodology outlined in the literature. Methods are primarily classified as manual and automated. Technological development has made possible to implement automated systems that meet the requirements for this task. However, the manual methodology currently remains as the most common.En este documento se hace una revisión de los principales métodos de recolección de datos para inspección de condición de pavimentos. Se muestra el contexto en el que surge la importancia de este tipo de datos, seguido de la descripción de cada metodología destacada en la literatura. Los métodos se clasifican fundamentalmente en manuales y automáticos. El desarrollo tecnológico ha permitido implementar sistemas automáticos que cumplen las características para realizar esta tarea. Sin embargo, actualmente la metodología manual sigue siendo la más común.

Automatic asphalt pavement crack detection using geometric features and shape descriptors

Las grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizado de la imagen; el ajuste de contraste, para realzar la grieta; la segmentación, aplicando la media y la desviación estándar de los niveles de gris, para delimitar las grietas; el procesamiento morfológico, para fusionar separaciones estrechas; la eliminación de grietas falsas, aplicando características geométricas y descriptores de forma; y la conexión de grietas, para obtener grietas continuas. Los resultados experimentales fueron obtenidos de las imágenes de pavimento captadas por el sistema semiautomático y el algoritmo generador implementado. Las pruebas demostraron que las grietas fueron detectadas, con una sensibilidad de 81,72% y una especificidad de 99,96% para las imágenes captadasCracks are the main damage to the surface of the pavement, because these are the other types of damage. Most cracks in pavement images encounter unwanted and disconnected objects. To solve this problem, the medium filter is applied, for smoothing the image; the contrast adjustment, to enhance the crack; the segmentation, applying the mean and the standard deviation of the gray levels, to delimit the cracks; morphological processing, to merge narrow separations; the elimination of false cracks, applying geometrical characteristics and shape descriptors; and the connection of cracks, to obtain continuous cracks. The experimental results were obtained from the pavement images captured by the semiautomatic system and the implemented generator algorithm. The tests showed that the cracks were detected, with a sensitivity of 81.72% and a specificity of 99.96% for the images capture

Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma

Las grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizado de la imagen; el ajuste de contraste, para realzar la grieta; la segmentación, aplicando la media y la desviación estándar de los niveles de gris, para delimitar las grietas; el procesamiento morfológico, para fusionar separaciones estrechas; la eliminación de grietas falsas, aplicando características geométricas y descriptores de forma; y la conexión de grietas, para obtener grietas continuas. Los resultados experimentales fueron obtenidos de las imágenes de pavimento captadas por el sistema semiautomático y el algoritmo generador implementado. Las pruebas demostraron que las grietas fueron detectadas, con una sensibilidad de 81,72% y una especificidad de 99,96% para las imágenes captadas

SISTEMA AUTOMÁTICO PARA LA ADQUISICIÓN DE IMÁGENES DE VÍAS PAVIMENTADAS

RESUMEN ANALÍTICOEn este documento se propone un sistema automático para la adquisición de imágenes del pavimento, que integra tecnología avanzada, como primera etapa de un proyecto encaminado a la gestión eficiente del pavimento en Colombia. El sistema tiene como componente principal una cámara de escaneo por línea Piranha 2 marca Dalsa, con resolución de 4096 píxeles, interfaz de comunicación Camera Link y una tasa de líneas de hasta 36 kHz. Para el manejo de la recolección de datos se emplea una tarjeta de captación de imágenes conectada directamente a un computador portátil robusto y a un codificador relativo que genera una señal relacionada con la velocidad del vehículo. El sistema realiza un escaneo por carril de hasta 4 m de ancho, con una precisión de 1 mm/píxel. El montaje se hizo en una camioneta Toyota Hilux 4x4. La velocidad de escaneo varía entre 20 y 60 km/h. Finalmente, para comprobar la efectividad del sistema, se realizaron dos rutas dentro de la ciudad de Bucaramanga con diferentes condiciones climáticas para captar 1212 y 1616 imágenes, que ocupan espacio en disco de 3,18 GiB y 5,51 GiB, respectivamente. Las imágenes captadas son procesadas para la segmentación de daños. Adicionalmente, se presenta las ventajas del sistema automático mediante una comparación del método manual con el automático.PALAbRAS CLAVES:  Instrumentación de un sistema automático para adquisición de imágenes, Sistemas automáticos de captación de imágenes, Procesamiento digital de imágenesANALYTICAL SUMMARYThis paper proposes a new automatic system for imaging pavement, which integrates advanced technology; it will be the first stage of a project aimed for the efficient management of pavement in Colombia. The principal component of the system is a line scan camera Piranha 2 of Dalsa, with a resolution of 4096 pixels, with the communication protocol Camera Link and a line rate of 36 kHz. A frame grabber is used for capturing data; it is connected directly to a rugged notebook computer and to a relative encoder, which generates a signal related to vehicle speed. The system scans up to 4 m wide with an accuracy of 1 mm/pixel. The instrumentation is done in a Toyota Hilux 4 x 4. The scanning speed varies between 20 and 60 km/h. Finally, to test the effectiveness of the system, two routes were done within the city of Bucaramanga in different climatic conditions for capturing 1212 and 1616 images that occupy disk space of 3.18 and 5.51 GiB, respectively. The captured images are processed for damages segmentation. Additionally, it presents the advantages of the automatic system through a comparison of the manual method with the automatic.KEYWORDS: Instrumentation of an automated image collection system, Automated image collection systems, Digital images processin