路面三维检测技术综述

路面三维检测技术综述摘要：国内外路面检测技术由传统人工检测到半自动化检测，再到现在的无损自动检测。无损自动检测具有高效、快速且智能的特点。激光扫描检测技术是无损自动检测中应用最为广泛的。为了顺应科学化、数字化、人工智能化的发展趋势，激光扫描检测技术从二维转化为三维。三维激光扫描技术能够满足智能管理系统和日益完善的路面质量评价技术的要求，可以快速获取路面的三维信息，做到无损检测。如何降成本，是未来三维检测技术需要解决的难题。关键词：智能检测技术；三维检测技术；路面病害；表面构造0引言随着公路里程不断的增加，路面病害的检测等工作也愈发受到重视。如何快速、高效检测路面病害就成为了近几年来的难点和热点。公路路面检测技术的研究历程在国内外总共分为三个阶段：从最开始的传统人工检测技术，到20世纪末期半自动化检测技术，到现在的无损自动检测技术。传统的人工检测技术和半自动化检测技术都存在一些不足之处：（1）耗费大量的人力、物力和时间，无法做到周期性和及时性的检测；（2）在检测过程中工作环境十分危险、艰巨，工作人员的人身安全的不到保障，还会影响交通的正常通行；（3）检测结果的会受到人主观因素的影响，不具有客观性；（4）检测的数据存在不完整、不准确的现象，会带来不可估量的误差。无损自动检测技术是建立在人工智能的基础之上，其检测具有便捷性、高效性和智能性，检测的数据比较完整，结果精确可靠。目前无损检测技术在三维检测技术逐渐成为了研究的主流和热点。超声检测、点激光检测、激光扫描检测和光学检测都是当前广泛使用的三维无损检测技术。路面三维检测技术是一种新起的路面检测技术,一般采用三维图像系统对道路表面进行扫描。由光源发射器和高解析率的区域扫描相机组成三维图像系统的检测系统。当对路面进行扫描时，光源发射器会发射多束光线到路面上，再由路面传感器捕捉反射光线，最终形成三维图像。路面三维信息的提取主要分为两类。第一类是病害识别，提取裂缝、坑槽、车辙等路面病害的空间分布信息，通过智能算法来获取病害的位置和大小。通常采用三维激光扫描系统得到点云数据，利用亚像素峰值检测算法对激光进行图像分析，最后将激光光线的变形转化为道路表面的高程信息，以三维坐标的信息点记录。第二类是路面表面构造分析，主要采用光栅检测方法，因为其需要更高的分辨率。通常采用面阵CCD接受光栅图像，当光栅的相位和振幅受到道路表面构造的调制后，CCD相机就会建立道路路面表面起伏和光栅位移之间的位移关系，调解之后就会获得路面表面的形貌。通过智能算法提取路面纹理信息来表征路面的抗滑性能。2路面三维检测的应用路面三维检测主要用于识别裂缝、车辙、坑槽。对于路面病害的检测方法，广泛采用的是三维激光检测技术。近些年来，在路面病害识别方面路面三维激光检测技术有了很多进展。一是路面养护与检测设备的升级，二是智能算法的发展有效提高了检测的精度和效率。针对路面坑槽的检测与识别，甘宏［1］对三维激光成像技术进行了深入的研究,并针对路面刻槽及坑槽检测应用开发算法，研发了一套基于三维激光成像技术的路面三维检测系统，将其用于水泥路面刻槽纹理和沥青路面坑槽的检测，结果表明此检测系统具有较高的可靠性和精确性，能够满足路面刻槽纹理及形变病害检测的需求。针对路面车辙的检测与识别，李甜甜［2］采用三维线激光技术，借助MATLAB编制了路面车辙多维度特征参数提取软件，实现了车辙多维度特征参数提取，可以计算车辙深度、辙槽深度与正负面积，并通过室内试验验证了车辙多维度指标提取算法的准确性，为后面的研究提供的依据。科技的进步，使得图片处理技术越来越强，人工智能的运用也越来越广泛，所以许多学者开始结合深度神经网络方法来实现路面三维数据自动识别检测的研究。2016年Zhang等⑶提出一种基于卷积神经网络的路面三维裂缝识别算法一CrackNet，在当时处有成效。随后，Zhang等开始对CrackNet的卷积神经网络结构进行优化，增加了1X1的卷积层来提升对微小裂纹的识别能力。为了获得更高精度和较准确的摩擦性能评估参数，研究者们采用光栅检测来获取表面纹理信息，结合了非接触式轮廓仪获取构造深度、锁定轮型摩擦因数仪获取摩擦因数，用于表面构造的分析。Hu等国］使用三维扫描仪获取模型后，提取了8种不同的参数来描述路面的纹理特征，发现了平均构造深度与摩擦因素关系并不密切，而提高抗滑性能最直接的方法是使用更尖锐的骨料。Li等［5］对水泥路面、沥青路面和水泥桥面板的摩擦性能进行研究，采用锁定轮试验和三维激光扫描，发现路面使用金刚石纵向研磨后的摩擦性能更好了。3路面三维检测技术的发展前景三维激光检测技术在检测病害研究方面有了诸多的进展和研究成果,这不仅减少了时间成本、提高了工作效率，还降低了对人员的要求。但是路面三维检测技术也存在一些问题：（1）在数据降噪，微小裂缝有效提取上，需要更优化的算法，提高数据的鲁棒性，降低识别错误率；（2）三维路面检测技术应该向多维检测方向发展，进行数据融合，准确的确定路面病害产生的原因，使得路面检测的数据更加可靠、信息更加丰富。三维检测技术在用于路面构造分析的研究问题上需要大量的数据提取方法，进一步推进道路基础设施的数字化和信息化。而现在主要存在的问题还有：（1）还没有找到能够简单、高效表征路面动摩擦因数的参数，在数据的参数的提取上仍需要进行算法改进；（2）三维扫描所需要的时间长，设备昂贵，对同一条路面进行多点检测仍是高成本的方式。未来需要研究得问题是如何提升检测速度、降低成本，同时不失检测精度。（1）无损检测技术应运而生，以其高效、便捷、精准的特点被大家认可，其中三维检测技术运用最为广泛。（2） 三维激光检测法可以运用于裂缝、车辙、坑槽等路面病害，精确、高效的获取路面信息，做到无损检测；也可以结合了非接触式轮廓仪获取构造深度、锁定轮型摩擦因数仪获取摩擦因数，用于表面构造的分析。（3） 尽管三维检测技术在目前已经取得了很多的进展，但是依旧存在很多的难点问题亟待解决。要进一步优化算法，降低错误率；要提高结果可靠度和信息丰富度；要提高检测速度，减少检测成本，使三维检测技术得到进一步的推广应用。参考文献：甘宏.三激光成像技术在路面刻槽及坑槽检测的应用研究[D].福建:福建农林大学，2019李甜甜.基于三维线激光技术的路面车辙检测技术研究[D].陕西:长安大学，2016.ZHANGA,KELVINCPW,YUEF,etal.DeepLearning-basedFullyAutomatedPavementCrackDetectionon3DAsphalt