[发明专利]一种基于路面连续激光点云的车辙精细三维特征提取方法

说明书

本发明公开了一种基于路面连续激光点云的车辙精细三维特征提取方法，首先用点云数据拟合路面平面，将路面点云数据预处理，进一步生成路面高程特征图像、坡度特征图像和坡向特征图像，综合分析各特征图像中车辙特性，提取出车辙凹槽侧壁边缘线和凹槽底部中线信息。然后基于横断面激光点云扫描线，等间隔连续采样精确提取车辙平面轮廓位置点和横断面轮廓线；以基于点云提取的精确车辙轮廓点为约束，修正基于特征图像提取的连续车辙轮廓线信息。最终用车辙凹槽侧壁边缘线、凹槽底部中线和横断面轮廓线表达车辙精细三维特征。本发明能获取连续精确的车辙位置信息，克服了基于点云提取车辙时非断面处信息缺失的问题。

技术领域

本发明涉及移动测量系统路面病害检测技术领域，特别是涉及一种基于路面连续激光点云的车辙精细三维特征提取方法。

背景技术

由于自然环境特别是高温的影响，沥青容易软化，再在行车荷载作用下沥青路面容易产生塑性流动或进一步被压实，轮迹带逐渐变形下凹，两侧鼓起形成车辙。车辙使得路面平整度下降，影响行车舒适度和安全性；同时车辙消弱了路面整体强度，会进一步诱发其他路面病害。因此，路面车辙病害的监测预防至关重要。

目前，国内外对于路面病害的测量提取正在实现由人工测量到车载移动测量的转变。这种转变大大减少了外业工作强度，可以在不影响行车安全的情况下快速获取海量路面点云数据，为公路养护管理提供数据支撑。

现有方法存在如下不足：路面点云数据的车辙提取多采用断面法，这种方法可以精细获取当前断面处的车辙信息，但是两个断面之间的间隔通常都很大，导致断面之间的信息完全丢失，不能达到车辙整体的精细化提取。

发明内容

针对现有方法存在的不能达到车辙整体的精细化提取的问题，本发明提供了一种基于路面连续激光点云的车辙精细三维特征提取方法。

本发明采用以下的技术方案：

一种基于路面连续激光点云的车辙精细三维特征提取方法，包括以下步骤：

步骤1：抽样提取一定数量的路面点云数据，粗略拟合路面平面，以路面平面为基准，对路面点云数据高程归一化；

步骤2：获取路面点云数据的平面投影范围，交互确定尺度信息，生成路面高程特征图像，并对高程特征图像进行基于图像的滤波去噪；

生成路面坡度特征图和坡向特征图像；

根据车辙不同位置在三幅特征图像中表现的特征分类；

通过聚类、去噪、区域生长和图像补全获取包括车辙凹槽侧壁边缘线和凹槽底部中线的连续位置信息；

步骤3：等间隔获取路面横断面激光点云扫描线，对断面扫描线采用传统的车辙提取方法精细获取车辙局部三位维位置和断面曲线；

步骤4：以基于路面横断面激光点云扫描线提取的离散精细车辙位置信息为约束，修正基于特征图像提取的连续车辙位置信息，获取连续且更加精细的车辙位置信息；

用修正后的车辙凹槽侧壁边缘线、凹槽底部中线和车辙断面曲线共同表达车辙三维特征。

优选地，步骤1具体包括：

建立路面平面多元线性回归模型：

z＝b₀+b₁x+b₂y+e；

矩阵法求解平面方程系数，得到路面平面方程：

b₁x+b₂y+(-1)z+b₀＝0；

计算点到路面平面的距离，将高程以路面平面为基准归一化：