Detailergebnis zu DOK-Nr. 44140
Analyse der gegliederten Algorithmen für Schadensbilder von Straßenbefestigungen (Orig. engl.: Analysis of segmentation algorithms for pavement distress images)
| Autoren |
H.N. Koutsopoulos I.E. Sanhouri A.B. Downey |
|---|---|
| Sachgebiete |
12.0 Allgemeines, Management |
Journal of Transportation Engineering 119 (1993) Nr. 6, S. 868-888, 10 B, 2 T, zahlr. Q
Der Bericht befaßt sich mit der Erfassung und Analyse von Straßenbefestigungsschäden als wichtige Voraussetzung für die Durchführung eines wirkungsvollen Straßenerhaltungssystems in den USA. Es werden gegenwärtig verschiedene Systeme entwickelt um diesen Prozeß weiter zu automatisieren. Einleitend wird auf das Highway Pavement Distress Indification Manual hingewiesen, welches 17 Schadensgruppen, einige mit unterschiedlichen Schweregraden, definiert. Die international angewendeten Methoden der Schadensdatenerfassungen werden, kurz zusammengefaßt, genannt. Die Komponenten eines automatischen Inspektionssystems werden erörtert. Dabei spielt auch die Finanzierung eine zu berücksichtigende Rolle. Eine entsprechende Kostenanalyse für einzelne Methoden der Straßenzustandserfassung wird, tabellarisch aufbereitet, gezeigt. Der Schwerpunkt einer Weiterentwicklung besteht in den USA in der Schaffung gegliederter Algorithmen zur Sichtbarmachung von Schadensbildern für eine letztlich einsetzbare Datenbank auf der Grundlage der Videotechnologie. Die Gliederung zielt auf die separate Erfassung von Straßenoberflächenschäden hin. In diesem Zusammenhang werden die Methoden nach OTSU und KITTLER sowie die regressionsbezogene Schwellenmethode und die Relaxationsmethode behandelt. Diese Methoden werden miteinander verglichen. Die Gliederung der unterschiedlichen Schadensbilder wird als Bilderserie gezeigt. Die Autoren haben die Meinung, daß durch die Aufgliederung in einzelne Schadensbilder ein wesentlicher Fortschritt hinsichtlich der Präzisierung der Datenerfassung für die Zustandsbeurteilung, als Voraussetzung für wirkungsvolle Straßenerhaltungsmaßnahmen, erreicht wird. Dabei werden die besten Klassifikationsergebnisse mit den Methoden der Relaxation und der Schwellenregression erzielt.