[发明专利]道面刻槽自动识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及道路安全检测技术领域，具体涉及一种道面刻槽自动识别方法。

背景技术

目前，国内在机场跑道刻槽尺寸的研究方面处于起步阶段，缺乏相应的刻槽识别及评价技术。虽然国外在数据采集设备及分析处理方面已取得的初步的成果，但在实际应用中仍存在一些局限性，而且国内外对于机场跑道刻槽自动化识别算法及安全性评价的研究的不足。

刻槽识别算法是道面刻槽自动识别及检测的关键技术。根据目前国内外的研究成果，道面刻槽识别技术可大致分为三类：1)基于聚类分析的方法；2)基于低通滤波的方法；3)基于梯度的方法。然而由于刻槽磨损和刻槽沉积物的存在，这些算法在实际应用中都有其各自的局限性。基于聚类分析方法的基本思想是把机场道面数据分为两类：刻槽内部的点(槽内点)和刻槽外部的点(槽外点)。但由于刻槽磨损的存在，部分道面数据可能位于聚类分析的模糊地带，从而造成该方法不能有效地区分槽内点与槽外点。此外,此方法还需要预先设定阈值来区分槽内点与槽外点。基于低通滤波的方法是通过计算原跑道纵剖面与滤波后的纵剖面的高度差来确定刻槽位置，该方法也需要指定阀值来确定刻槽的位置，不能有效抑制狭窄刻槽对滤波后的纵剖面高度值的影响，从而导致一些较浅的刻槽不能有效的识别出来。这种方法目前已被嵌入到美国联邦航空署专用的ProGroove刻槽识别软件中进行刻槽尺寸自动化检测及安全性能评价。基于梯度的方法是利用每一个刻槽都有一对下降和上升的梯度，在接近刻槽最深点的位置通常会有一对极大值和极小值，然后利用这对极值来确定刻槽位置。这种方法也需要指定一个阈值确定刻槽的位置，显然阀值的设定对刻槽的识别结果影响巨大，因此这些方法在实际应用中受到一定的限制。

国内外研究表明目前仍缺乏有效的算法自动识别较浅的或已被磨损的道面刻槽，研究表明原纵剖面数据与过滤后的纵剖面数据的高度差是刻槽识别的关键。原纵剖面数据是指从高精度的3D图像数据中提取的未经过任何处理的、最原始的纵剖面数据；过滤后的纵剖面数据是指经过去除不需要的波长信息而生成的有一定使用目的新的纵剖面数据。然而，对于过滤后的纵剖面数据在靠近刻槽位置处易受刻槽的影响，进而导致在刻槽位置处的高度差小于真实的槽深。通常较小的高度差会导致受磨损的和浅的刻槽不能够得到识别。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种道面刻槽自动识别方法，可以最大限度地抑制刻槽对过滤后的纵剖面数据的影响，使原纵剖面与滤波后纵剖面的高度差接近真实槽深，从而更准确的识别刻槽的位置。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种道面刻槽自动识别方法，包括以下步骤：

步骤S1：利用3D激光成像技术获取3D道面刻槽纹理图像；

步骤S2：提取道面刻槽原纵剖面f_o；

步骤S3：建立欧拉-伯努利梁滤波器对原纵剖面f_o进行滤波处理，得到过滤后的纵剖面f_f；

步骤S4：计算过滤后的纵剖面f_f与原纵剖面f_o的高度差h_d，并将计算结果保存到数组f_d中；

步骤S5：确定数组f_d中的峰值点，每个峰值点即为原纵剖面中一个潜在的刻槽。进一步地，所述步骤S3具体包括：

建立欧拉-伯努利梁滤波器，根据欧拉-伯努利梁模型，梁变形与载重的关系描述为：

推导出梁弯矩M如下：

其中，w是梁中心线上x坐标处的梁变形；q(x)是梁上载荷分布；E是弹性模量；

I是梁截面惯性矩的横截面；EI是描述梁抗弯强度的常量；

假设应变能与纵剖面轮廓数据相关，则

其中，E_t是总应变能；y_i是在i点的纵剖面的高度值；N是轮胎与道面接触面积所包含的点的数目，N＝75；是纵剖面高度的平均值；

虚功等于作用在梁上的轮胎载荷与虚位移的乘积：

其中，δW表示虚功；是轮胎载荷的平均值；是虚位移的平均值，为了简便计算，取值为1mm；

根据能量守恒法则，由机动车或飞行器轮胎载荷产生的虚功等于应变能，则：

∑δW＝E_t (5)

由轮胎与路面接触面积的对称性，机动车或飞机轮胎载荷沿着梁中心对称分布，因此在x点的均匀应力q与弯矩M(x)表示为：