一种基于Spark的公路裂缝图像处理方法

全性和可靠性直接关系到人们的生命财产安全和公共交通常运行。然而，公路在长期使用过程中会产生各种各样的裂缝，对parkpark理方法，该方法不仅能够快速精确地检测公路裂缝，而且可以提高效率和减少处理成本。在实验中，我们通过对大量公路图像进行处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、温度变化、车辆压力等因素裂缝。公路的裂缝问题，已成为当今交通领域的一个重要的问题。裂缝的产生会直接影响公路的使用寿命，也会对行车安全带来威胁。理领域中，各种算法已经被广泛应用于公路裂缝图像的分测和分类。传统的图像处理方法通常是将图像分解成小块，进行处理，然后将其再组合形成整个图像。然而，这种方法对于大型计算技术已经成为当今计算领域的一个热门话题，这种技术将并行处理分解成可以分配给多个计算机执行的任务，从而提高处度学习和大数据处理领域重要的工具之一。在图像处理方面，可以park理方法。该方法可以提高裂缝的检测精度，同时保证处理效率，原始图像进行增强处理，以提高图像亮度和对比采用基于自适应阈值的分割算法，可以自动计算阈值，避免了手动阈值的烦琐。图像分割算法的结果被认为是裂缝的二值化图像，其理中，特征提取是很重要的一步，对于公路裂缝图像，主了经典的霍夫变换算法来提取裂缝的线段特征。首先，我缘检测算法得到图像中的所有边缘。然后，我们对边缘进行霍与展望找出其中所有可能代表裂缝的直线。接着，我们通过一系列阈和过滤器来确定哪些直线代表裂缝，这样我们就可以得到裂缝的线段k别被设定为1，非目标类别被设，我们使用特征提取算法提取裂缝的线段特征，并将其存储为使用了一种常见的分类算法——逻辑回归——来训练模型，并rk效性和实用性，我们对大量的公路图像进行eSpark扩展的特点。在处理大数据集时，该方法具有不错的处理速度ark。验证了该方法的有效性和实用性。