[发明专利]一种基于二三维融合数据的路面均匀性分析方法

权利要求书

1.一种基于二三维融合数据的路面均匀性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将待分析路面拆分成多个大网格，又将每个大网格拆分成多个子网格；这些子网格的规格类型数量记为n；每一个子网格作为一个扫描检测分析区域；n为正整数；

2)利用三维近地集成纹理摄影装置获取二维图像和三维深度数据；

所述三维近地集成纹理摄影装置包括三轮小车、车载大脑模块、三维摄像传感器、编码器、传感器卡位固定装置；

所述传感器卡位固定装置为梁式门架，设置有n个高度不同的卡位，分别对应n种不同规格子网格的扫描视野；

多个三维摄像传感器固定在传感器卡位固定装置的卡位上，分别扫描对应的扫描检测分析区域，并将路面图像数据传输至车载大脑模块；

所述路面图像数据包括二维图像和三维深度数据；

所述编码器获取三轮小车轮轴旋转频率，并传输至车载大脑模块；

所述车载大脑模块驱动三轮小车在待分析路面上行驶，并控制三轮小车的行驶轨迹；

所述车载大脑模块控制三维摄像传感器、编码器工作；

所述车载大脑模块接收路面图像数据和三轮小车轮轴旋转频率，并上传至上位机；

3)上位机对三维深度数据进行变形校准，得到校准后的三维深度信息集合Z₁；

校准后的三维深度信息集合Z₁如下所示：

Z＝aX+bXY+cY+dX²+e (5)

Z₁＝Z₀-Z (6)

式中，a、b、c、d为深度信息系数；e为常数；Z₀为校准前的三维深度信息集合；Z为拟合优化平面；X、Y为当前测点二维坐标；

4)基于二维图像数据的灰度值，对二维图像进行基于最大类间差距的图像分割，得到多个连通区域；

5)计算连通区域像素数量A，基于连通区域分级统计数据，计算连通区域对应的峰度P_A、偏度S_A、极差D_A、信息熵EA以及自相似性SSI_A；

6)基于深度信息求解最大类间差距的深度阈值；

7)基于深度阈值，统计凸起和凹陷的连通体积，并建立连通体积统计集合V；

计算连通体积统计集合V对应的峰度P_V、偏度S_V、极差D_V、信息熵E_V以及自相似性SSI_V；

8)建立待分析路面N个测点的特征集合；一个测点对应一个扫描检测分析区域；

其中，第i测点的特征集合如下所示：

Fi＝{P_Ai，S_Ai，D_Ai，E_Ai，SSI_Ai，P_Vi，S_Vi，D_Vi，E_Vi，SSI_Vi}；(1)

式中，i＝1，2，…，N；

9)计算测点两两之间的欧式距离d_ij；

10)计算用于表征路面均匀性的平均距离指数ADI、最大距离指数MDI及道路局部均匀性情况SSI，即：

MDI＝max_i，j≤Nd_ij-min_i，j≤Nd_ij (3)

式中，N为测点总数量；SSI_i为局部均匀性指标。

2.根据权利要求1所述的一种基于二三维融合数据的路面均匀性分析方法，其特征在于，所述三维近地集成纹理摄影装置还包括小车远程遥控模块；

所述小车远程遥控模块生成小车远程遥控数据，并传输至车载大脑模块，进而实现三轮小车的远程遥控。