基于车载激光雷达数据的裂缝线状目标提取开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速和交通基础设施建设的不断完善，道路作为重要的交通基础设施，其健康状况直接关系到人们的出行安全和经济发展。

近年来，由于车辆超载、自然灾害等因素的影响，道路路面出现了不同程度的破损，其中裂缝是路面早期破损的一种常见形式，如果不能及时发现和修复，将会加速路面的恶化，甚至引发交通事故。

因此，对路面裂缝进行快速、准确的检测和识别，对于保障道路安全、延长道路使用寿命具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者针对基于机器视觉的道路病害检测方法展开了大量研究，并取得了丰硕的成果。

其中，基于图像的路面裂缝检测方法相对成熟，相关研究成果较为丰富。

然而，基于车载激光雷达数据的裂缝线状目标提取方法仍处于起步阶段，相关研究相对较少。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对基于车载激光雷达数据的裂缝线状目标提取问题展开深入研究，主要研究内容包括以下几个方面：
1.车载激光雷达数据处理:针对车载激光雷达数据特点，研究点云数据去噪、滤波方法，降低噪声和无关物体对裂缝提取的影响。

2.裂缝线状目标特征提取:研究基于几何特征和强度特征的裂缝提取方法，利用激光点云的空间分布、法向量、反射强度等信息，构建有效的裂缝特征描述子。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实地测试相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.相关理论和技术研究：-深入研究车载激光雷达数据特点、点云处理技术、线状特征提取方法、机器学习和深度学习算法等相关理论和技术，为本研究提供理论基础。

2.算法设计与实现：-设计基于车载激光雷达数据的裂缝线状目标提取算法，包括点云数据预处理、特征提取、目标识别等模块。

-利用matlab、python等编程语言实现所设计的算法，并进行仿真实验，验证算法的有效性和可靠性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于车载激光雷达数据的裂缝线状目标提取方法，为路面裂缝自动化检测提供了一种新的技术手段。

2.研究了基于激光点云几何特征和强度特征的裂缝特征描述方法，构建了有效的裂缝特征描述子，提高了裂缝识别的准确性。

3.探索了基于机器学习和深度学习的裂缝识别方法，实现了裂缝的自动提取，提高了裂缝检测的效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李阳,岳东杰.基于深度学习的裂缝检测方法综述[j].计算机应用研究,2022,39(12):3537-3543.

[2]张学良,张浩,郭兆成,等.路面裂缝检测的深度学习方法综述[j].计算机工程与应用,2021,57(17):14-24.

[3]刘佳,郭庆华,陈华伟,等.基于激光点云的路面裂缝检测与识别方法综述[j].中国公路学报,2020,33(08):59-71.