Publikowanie artykułów jest możliwe po podpisaniu zgody na przeniesienie licencji na czasopismo.
Ocena dokładności stereowizyjnej metody inspekcji dróg została zrealizowana na podstawie analizy rozkładu różnic pomiędzy pomiarami metody stereowizyjnej i metody pomiaru bezpośredniego z wykorzystaniem dalmierza laserowego. Przeprowadzona analiza ma zweryfikować uzyskany charakter błędów odwzorowania nawierzchni drogi. Została przeprowadzona na zbiorze danych pozyskanych podczas realizacji pomiarów w 160 przekrojach badawczych dla różnych nawierzchni drogowych o różnym stopniu degradacji.Oceniana metoda inspekcji stanu nawierzchni drogowych bazuje na metodzie stereowizyjnej odwzorowania nawierzchni drogi. Opis przestrzenny jest wyznaczany na podstawie stereo-obrazów pozyskany podczas wykonywania sekwencji zdjęć z pojazdu pomiarowego poruszającego się po badanym odcinku drogi.Właściwa analiza danych obrazowych i zastosowanie przekształceń matematycznych umożliwia określenie parametrów technicznych i eksploatacyjnych drogi. Opis przestrzenny pozwala na precyzyjną ocenę stanu nawierzchni drogi, która w tradycyjnych metodach obrazowania bez informacji dotyczącej głębi jest trudna do realizacji i często obarczona błędami kwalifikacji poszczególnych uszkodzeń nawierzchni.
M. Mustaffar, T. C. Ling , O. C. Puan, “Automated Pavement Imaging Program for pavement cracks classification and quantification – a photogrammetric approach”, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37(B4) pp. 367-372 (2008).
Google Scholar
Si-Jie Yu, S. R. Sukumar, A. F. Koschan, D. L. Page, M. A. Abidi, “ 3D reconstruction of road surfaces using an integrated multi-sensory approach”, Optics and Lasers in Engineering 45(7), pp. 808-818 (2007).
DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2006.12.007
Google Scholar
J. L. Vilaçaa, J. C. Fonsecac, A.C.M. Pinhod, E. Freitase, “3D surface profile equipment for the characterization of the pavement texture – TexScan”, Mechatronics 20(6), pp. 674-685 (2010).
DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2010.07.008
Google Scholar
J. L. Vilaça, J. C. Fonseca, A. M. Pinho, “Non-contact 3D acquisition system based on stereo vision and laser triangulation”, Machine Vision and Applications 21(3), pp. 341-350 (2010).
DOI: https://doi.org/10.1007/s00138-008-0166-7
Google Scholar
Y. He, J. Wang, H. Qiu; W. Zhang, J. Xie, “A research of pavement potholes detection based on three-dimensional projection transformation”, Proc. of 4th International Congress on Image and Signal Processing (CISP) 4, pp. 1805-1808 (2011).
Google Scholar
A.E. Grace, D. Pycock, H.T. Tillotson, M.S. Snaith, “Active shape from stereo for highway inspection”, Machine Vision and Applications 12, pp. 7–15 (2000).
DOI: https://doi.org/10.1007/s001380050119
Google Scholar
K. C. P. Wang, W. Gong, R.P. Elliott, “A feasibility study on data automation for comprehensive pavement condition survey”, Proc. of 6th Internat. Conference on Managing Pavements, (2004)
Google Scholar
K. C. P. Wang, W. Gong, “Automated Pavement Distress Survey: A Review and A New Direction”, Prof. of Pavement Evaluation Conference, (2002).
Google Scholar
K. C. P. Wang, “Automated pavement distress survey through stereovision”, NCHRP-IDEA Program Project Final Report, Transportation Research Board, (2004).
Google Scholar
E. Salari, E. Chou, J. J. Lynch,” Pavement distress evaluation using 3d depth information from stereo vision”, MIOH UTC TS43 2012-Final Report, Transportation Research Board, (2012).
Google Scholar
K. C. P Wang, W. Gong, T. Tracy, V. Nguyen, “Automated survey of pavement distress based on 2D and 3D laser images”, MBTC DOT 3023 –Grant, Transportation Research Board, (2011).
Google Scholar
K. C. P Wang, “Elements of automated survey of pavements and a 3D methodology”, Journal of Modern Transportation 19(1), pp. 51-57 (2011).
DOI: https://doi.org/10.1007/BF03325740
Google Scholar
Patent description, WO2011069191, “High speed photometric stereo pavement scanner”, (16 June 2011).
Google Scholar
L. Di Stefano, M. Marchionni, S. Mattoccia, “A PC-based Real-Time Stereo Vision System”, Machine Graphics & Vision, 13(3), pp. 197–220 (2004).
Google Scholar
A. Fusiello, E. Trucco, A. Verri, “A compact algorithm for rectification of stereo pairs”, Machine Vision and Applications, 12, pp. 16–22 (2000).
DOI: https://doi.org/10.1007/s001380050120
Google Scholar
B. Scharstein, ”View Synthesis Using Stereo Vision”, Lecture Notes in Computer Science 1582, Springer-Verlag, Berlin (1999).
DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-48725-5
Google Scholar
B. Cyganek, P. Siebert, "An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms", John Wiley & Sons, Chichester (2009).
DOI: https://doi.org/10.1002/9780470699720
Google Scholar
Szeliski, “Computer Vision. Algorithms and Applications”, Chap. 11 in Stereo correspondence, pp. 467-503, Splinger-Verlag, London (2011).
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-84882-935-0_11
Google Scholar
J. A. Kalomiros, “Dense disparity features for fast stereo vision”, Journal of Electronic Imaging. 21(4),241-248 (2012).
DOI: https://doi.org/10.1117/1.JEI.21.4.043023
Google Scholar
M, S. Soatto, J. Kosecka, S.S. Sastry, “An invitation to 3-D vision: from images to geometric models”, Springer-Verlag, New York (2004).
Google Scholar
M.Z. Brown, D. Burschka, G.D. Hager, ”Advances in computational stereo”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 25(4), pp. 993–1008 (2003),
DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2003.1217603
Google Scholar
Technical Details of ICX204AK CCD Camera ( update February 2012)
Google Scholar
M. Staniek “Pavement conditions diagnosis by means of stereoscopy”. Proc. of the 58th Conference of Scientific Problems of Civil Engineering, pp. 358-359 (2012).
Google Scholar
J. R. Taylor: Wstęp do analizy błędu pomiarowego, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa (2013)
Google Scholar
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Publikowanie artykułów jest możliwe po podpisaniu zgody na przeniesienie licencji na czasopismo.