[发明专利]基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法

说明书

一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，属于路面纹理检测技术领域。本发明为解决现有路面纹理检测方法不能对存在污染物的路面进行精准检测的问题。包括：采用深度相机获取路面监测区域的原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据；分别对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样、统计滤波及数据可视化，实现原始路面纹理和存在污染物路面纹理的三维重构；对原始路面纹理重构结果和存在污染物路面纹理重构结果进行点云数据合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况。本发明方法用于实现路面表面污染物分布状况的测量。

技术领域

本发明涉及基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，属于路面纹理检测技术领域。

背景技术

据交通事故数据显示，因为路面抗滑性能不足引发了约13.5％的死亡交通事故及25％的各类行车事故。而沥青路面的抗滑摩擦性能主要是由路面表面的纹理构造提供的，路面纹理的粗糙度直接影响了路面的抗滑性能。

世界道路协会PIARC根据纹理水平波长尺度将路表纹理分为不平整度、巨纹理、宏观纹理和微观纹理四类，其中路面宏观纹理和微观纹理通过影响胎-路间作用，对路面的抗滑性能起主要贡献；同时，路面污染物分布也是影响路表纹理特征的重要因素之一。附着于路表面的污染物经过长期积累，杂乱分布于路表面，其主要以两种作用形式存在于路面：一是覆盖在路表面层，对路面起到润滑作用；二是通过空隙进入到路面中，填充路面空隙，进而改变道路的宏、微观纹理，降低路面摩擦系数、抗滑性能；污染物的存在极易引发交通事故。因此，亟需一种方法能够及时获取路面纹理及表面污染物分布，以为科学评价路面抗滑性能提供理论支持。

传统路面纹理检测手段以铺砂法为主，其原理简单，成本较低，但是测量过程受环境、操作人员影响较大；主流路面纹理检测手段还包括激光测量法，因其设备昂贵、精度受环境影响等缺点无法普及。其他检测手段，有的虽然能够检测纹理数据，但却无法生成纹理图像，因此难以获取路面纹理及表面污染物的分布情况；有的既能获取纹理数据又能生成纹理图像，但过程耗时较长，效率低下，无法满足智能交通快速精准检测的要求。另外，针对路面污染物，目前的检测手段大多通过传感器实现，其成本高，并且针对分布在路面上的道路灰尘、轮胎胶泥等难以准确定位检测。

深度相机(3D相机)可用于检测拍摄空间的景深距离，具有主动式测量、实时性好、分辨率高等特点，是一种理想的高精度非接触式测量方法。目前主要应用于人体及物体识别、行为识别及场景建模等领域。路面纹理错综复杂，不同级配类型的路面纹理具有明显差异，其抗滑性能也相差较大；尤其路面存在污染物时，纹理分布将发生变化。而如何借助深度相机获取不同工况下路面纹理的变化目前相关研究较少。

发明内容

针对现有路面纹理检测方法不能对存在污染物的路面进行精准检测的问题，本发明提供一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法。

本发明的一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，包括，

步骤一：采用深度相机获取路面监测区域的原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据；

步骤二：分别对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样、统计滤波及数据可视化，实现原始路面纹理和存在污染物路面纹理的三维重构；

步骤三：对原始路面纹理重构结果和存在污染物路面纹理重构结果进行点云数据合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况。

根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤一中，深度相机与路面监测区域相距30-70cm放置，路面监测区域表面与深度相机镜头平面平行；深度相机曝光时间为70000—90000ms。

根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤二中，对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样包括：