通过数字图像分析验证路面宏观纹理参数

E. Sousa, Francisco Heber Lacerda de Oliveira
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摘要

宏观纹理是轮胎路面抓地力的一个参数,尽管它是道路安全中最重要的特征之一,但在巴西并不普遍进行评估。此外,推荐的宏观纹理测量程序仍然包括传统的测试,涉及长时间的交通中断。另一方面,与计算机技术进步相关的技术发展产生了数字图像处理(PDI)等技术,这些技术在路面纹理评估方面显示出令人满意的结果。本研究旨在对宏观纹理的平均深度值与应用PDI在路面图像中的结果进行比较分析。为此,我们选择了位于ceara (UFC)联邦大学Pici校园的正在使用的沥青路面上的点,在那里用数码相机收集图像,并使用Matlab软件进行处理。随后进行了沙斑试验。根据决定系数(R²)的值,通过PDI和试验的结果验证了数据之间的相关性。随着这项工作的发展,我们注意到PDI在宏观纹理的验证中可以得到满意的结果。然而,由于每个图像的特殊性,如颜色和亮度,对单个阈值的图像分析没有显示出足够的相关性。总的来说,从数字图像分析中可以开发出更有效的宏观纹理评价方法。
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Verificação do parâmetro de macrotextura de pavimentos em serviço por meio da análise digital de imagens
A macrotextura é um parâmetro da aderência pneu-pavimento, que, apesar de ser uma das características mais importantes na segurança viária, sua avaliação não é comumente realizada no Brasil. Além disso, os procedimentos recomendados de mensuração da macrotextura ainda são constituídos por ensaios tradicionais que envolvem a interrupção de tráfego por longos períodos. Por outro lado, o desenvolvimento de tecnologias, associadas aos avanços da computação, geraram técnicas como o Processamento Digital de Imagens (PDI), que tem mostrado resultados satisfatórios na avaliação da textura de pavimentos. O presente trabalho busca realizar uma análise comparativa entre valores de profundidade média de macrotextura e os resultados obtidos com a aplicação do PDI em imagens de pavimentos. Para tanto, foram escolhidos pontos em pavimentos asfálticos em serviço localizados no Campus do Pici da Universidade Federal do Ceará (UFC), onde foram coletadas imagens com uma câmera de digital e processadas com a utilização do software Matlab. Posteriormente foi realizado o ensaio da Mancha de Areia. Com os resultados do PDI e do ensaio foi verificada a existência de correlação entre os dados, tendo como base os valores do coeficiente de determinação (R²). Com o desenvolvimento deste trabalho, percebeu-se que o PDI consegue obter resultados satisfatórios na verificação da macrotextura. Porém, a análise das imagens para um único limiar não apresentou correlação adequada, devido às particularidades de cada imagem, como cor e brilho. De forma geral, verificou-se que é possível desenvolver métodos mais eficientes de avaliação de macrotextura, a partir da análise digital de imagens.
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