第一届挑战赛B3-道路缺陷自动识别

本文对原始图像采用灰度化、线性和分段增强对比度去噪、二值化、最后去除小区域的图像处理技术进行预处理，对预处理后的不同缺陷类型图像我们建立了两个识别模型：

①通过提取条纹特征、形状特征，运用Apriori算法获取频繁集，建立了关联分析模型；

②进行LBP纹理特征提取，并采用支持向量机的方法建立识别模型，以准确率的比较作为反馈，选取最优的SVM参数，调节基于支持向量机的识别模型；

以上两种模型的建立都很好的解决了道路路面识别的问题，并在此基础上提出一种模型新构想，即用深度学习的机器算法DBN建立识别模型。