一種基于Spark的公路裂縫圖像處理方法

全性和可靠性直接關(guān)系到人們的生命財產(chǎn)安全和公共交通常運行。然而，公路在長期使用過程中會產(chǎn)生各種各樣的裂縫，對parkpark理方法，該方法不僅能夠快速精確地檢測公路裂縫，而且可以提高效率和減少處理成本。在實驗中，我們通過對大量公路圖像進(jìn)行處AbstractThesafetyandreliabilityofhighwaysaredirectlyrelatedtopeopleslifeandpropertysafetyandthenormaloperationofpublictransportationHowever,variouscrackswillbegeneratedinhighwaysduringlong-termuse,whichposesagreatthreattodrivingsafety.Therefore,basedonSpark,ahighwaycrackimageprocessingmethodhasbecomeanimportantresearchtopic.Inthispaper,ahighwaycrackimageprocessingmethodbasedonSparkisproposed.Thismethodcannotonlyquicklyandaccuratelydetecthighwaycracks,butalsoimproveprocessingefficiencyandreduceprocessingcosts.Intheexperiment,weprocessedalargenumberofhighwayimagesandverifiedtheeffectivenessandpracticalityofthemethod.arkhighwaycrackimageprocessingdistributedmputingApacheHadoop是指在公路路面上由于老化、溫度變化、車輛壓力等因素裂縫。公路的裂縫問題，已成為當(dāng)今交通領(lǐng)域的一個重要的問題。裂縫的產(chǎn)生會直接影響公路的使用壽命，也會對行車安全帶來威脅。理領(lǐng)域中，各種算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于公路裂縫圖像的分測和分類。傳統(tǒng)的圖像處理方法通常是將圖像分解成小塊，進(jìn)行處理，然后將其再組合形成整個圖像。然而，這種方法對于大型計算技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今計算領(lǐng)域的一個熱門話題，這種技術(shù)將并行處理分解成可以分配給多個計算機執(zhí)行的任務(wù)，從而提高處度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域重要的工具之一。在圖像處理方面，可以park理方法。該方法可以提高裂縫的檢測精度，同時保證處理效率，原始圖像進(jìn)行增強處理，以提高圖像亮度和對比采用基于自適應(yīng)閾值的分割算法，可以自動計算閾值，避免了手動閾值的煩瑣。圖像分割算法的結(jié)果被認(rèn)為是裂縫的二值化圖像，其理中，特征提取是很重要的一步，對于公路裂縫圖像，主了經(jīng)典的霍夫變換算法來提取裂縫的線段特征。首先，我緣檢測算法得到圖像中的所有邊緣。然后，我們對邊緣進(jìn)行霍與展望找出其中所有可能代表裂縫的直線。接著，我們通過一系列閾和過濾器來確定哪些直線代表裂縫，這樣我們就可以得到裂縫的線段k別被設(shè)定為1，非目標(biāo)類別被設(shè)，我們使用特征提取算法提取裂縫的線段特征，并將其存儲為使用了一種常見的分類算法——邏輯回歸——來訓(xùn)練模型，并rk效性和實用性，我們對大量的公路圖像進(jìn)行eSpark擴(kuò)展的特點。在處理大數(shù)據(jù)集時，該方法具有不錯的處理速度ark。驗證了該方法的有效性和實用性。