一种三维图像路面检测方法技术

本发明专利技术公开了一种三维图像路面检测方法，包括以下步骤，步骤S1：获取路面的纵断面数据，步骤S2：获取路面的横断面数据，步骤S3：根据获取的纵断面数据和横断面数据，形成路面灰度图像和深度图像，步骤S4：根据形成的灰度图像和深度图像建立路面三维激光成像模型。本发明专利技术公开的一种三维图像路面检测方法，其通过自动获取路面微观变形，进而提取破损信息。

【技术实现步骤摘要】
一种三维图像路面检测方法
本专利技术属于路面质量检测和信息自动采集
，具体涉及一种三维图像路面检测方法。
技术介绍
随着公路网络的基本建成，主要干道逐步进入养护期，由于交通荷载、环境、道路自然老化等问题的不断出现，路面破损情况日益严重，鉴于传统的二维线阵/面阵相机检测方法的技术大都不能实现较为精确的路面破损自动检测和分析功能，而且随着二维图像检测技术暴露出的劣势(如无法检测路面坑槽、波浪拥包、沉陷等变形类病害)，目前的检测技术已无法满足我国现阶段路面检测和养护管理的需要。二维图像路面检测技术图像获取有录像和线扫描两种方式，以录像的形式存储为视频或图片来记录图像数据，像素的精度受制于相机的分辨率，且受光线影响较大。以线扫描方式逐行获取路面数据，信息量丰富且特征明显，再加以补充光照明设备在一定程度上消除阴影的影响。其检测原理是相机(线阵/面阵)的行频或帧频以一定间隔连续拍摄路面，通过图像采集卡对数据进行压缩、传输、保存至计算机进行灰度值特征提取等，从而获取路面病害信息。但二维检测技术对于检测光照不均、油污、裂缝信息较弱的图像尚有缺陷，另外，对于裂缝、平整度、车辙及其它变形类病害检测系统单一，缺点是效率低、成本高，不适合大范围工程评价使用。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种三维图像路面检测方法，其通过自动获取路面微观变形，进而提取破损信息。本专利技术的另一目的在于提供一种三维图像路面检测方法，其可应用于各等级公路、城市道路、隧道、机场跑道等区域道路数据验收和智能检测。本专利技术的另一目的在于提供一种三维图像路面检测方法，其快捷便利、高效节能、经济合理、智能方便且适合现代化大范围道路测量的路面破损检测评价系统。为达到以上目的，本专利技术提供一种三维图像路面检测方法，包括以下步骤：步骤S1：获取路面的纵断面数据；步骤S2：获取路面的横断面数据；步骤S3：根据获取的纵断面数据和横断面数据，形成路面灰度图像和深度图像；步骤S4：根据形成的灰度图像和深度图像建立路面三维激光成像模型。作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述步骤S1具体实施为以下步骤：步骤S1.1：假设亮度阈值为A,激光线左侧边缘的亮度阈值为PL，阴影区域的亮度总和为IS＝∑IP，一阶矩之和为MS＝∑IP*P；步骤S1.2：根据公式PCOG＝PL+MS/IS计算激光线的重心。作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述步骤S2具体实施为以下步骤：步骤S2.1：假设亮度阈值为B,激光线左侧边缘的亮度阈值为PL，阴影区域的亮度总和为IS＝∑IP，一阶矩之和为MS＝∑IP*P；步骤S2.2：根据公式PCOG＝PL+MS/IS计算激光线的重心。作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述亮度总和IS为灰度值，所述激光线的重心PCOG为深度值。作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述步骤S4具体实施为以下步骤：步骤S4.1：建立世界坐标系,X轴方向为沿道路纵向延伸的方向，即车辆在路面上的行驶方向,YW轴方向为垂直于道路延伸方向的路面横截面方向,ZW轴方向为垂直于XOY平面的路面纵向高程方向；步骤S4.2：建立摄像机坐标系，以摄像机光学中心OC为原点，ZC轴为垂直于成像平面的摄像机光学中心轴；步骤S4.3：建立像平面坐标系，以x和y为图像的物理坐标系，以u和v为像素坐标系；步骤S4.4：联立所述世界坐标系、所述摄像机坐标系、所述像平面坐标系得到路面三维激光成像模型。作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述物理坐标系是定摄像机光轴与图像平面的交点为该坐标系的原点，图像坐标系的x,y轴分别与像素坐标系的u,v轴平行，像平面原点在摄像机光轴上O1。作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述像素坐标系是以像素为计量单位，所述像素坐标系与所述摄像机坐标系的关系用公式表示：其中，fu,和fv表示摄像机在x和y方向上的焦距，u0和v0表示摄像机原点在图像中的坐标；所述摄像机坐标与所述世界坐标系的空间位置关系用公式表示：其中，R表示旋转矩阵，T表示平移向量。附图说明图1是本专利技术的三维图像路面检测方法的获取路面的纵断面数据原理图。图2是本专利技术的三维图像路面检测方法的获取路面的横断面数据原理图。图3是本专利技术的三维图像路面检测方法的空间坐标系转换图。具体实施方式以下描述用于揭露本专利技术以使本领域技术人员能够实现本专利技术。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本专利技术的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本专利技术的精神和范围的其他技术方案。参见附图的图1，图1是本专利技术的三维图像路面检测方法的获取路面的纵断面数据原理图，图2是本专利技术的三维图像路面检测方法的获取路面的横断面数据原理图，图3是本专利技术的三维图像路面检测方法的空间坐标系转换图。在本专利技术的优选实施例中，本领域技术人员注意，本专利技术所涉及的灰度图像、高程值、深度图像等可被视为现有技术。优选实施例。本专利技术公开了一种三维图像路面检测方法，包括以下步骤：步骤S1：获取路面的纵断面数据；步骤S2：获取路面的横断面数据；步骤S3：根据获取的纵断面数据和横断面数据，形成路面灰度图像和深度图像；步骤S4：根据形成的灰度图像和深度图像建立路面三维激光成像模型。值得一提的是，所述步骤S1具体实施为以下步骤：步骤S1.1：假设亮度阈值为A,激光线左侧边缘的亮度阈值为PL，阴影区域的亮度总和为IS＝∑IP，一阶矩之和为MS＝∑IP*P；步骤S1.2：根据公式PCOG＝PL+MS/IS计算激光线的重心。进一步的是，所述步骤S2具体实施为以下步骤：步骤S2.1：假设亮度阈值为B,激光线左侧边缘的亮度阈值为PL，阴影区域的亮度总和为IS＝∑IP，一阶矩之和为MS＝∑IP*P；步骤S2.2：根据公式PCOG＝PL+MS/IS计算激光线的重心。更进一步的是，所述亮度总和IS为灰度值，所述激光线的重心PCOG为深度值。优选地，所述步骤S4具体实施为以下步骤：步骤S4.1：建立世界坐标系,X轴方向为沿道路纵向延伸的方向，即车辆在路面上的行驶方向,YW轴方向为垂直于道路延伸方向的路面横截面方向,ZW轴方向为垂直于XOY平面的路面纵向高程方向；步骤S4.2：建立摄像机坐标系，以摄像机光学中心OC为原点，ZC轴为垂直于成像平面的摄像机光学中心轴；步骤S4.3：建立像平面坐标系，以x和y为图像的物理坐标系，以u和v为像素坐标系；步骤S4.4：联立所述世界坐标系、所述摄像机坐标系、所述像平面坐标系得到路面三维激光成像模型。具体的是，所述物理坐标系是定摄像机光轴与图像平面的交点为该坐标系的原点，图像坐标系的x,y轴分别与像素坐标系的u,v轴平行，像平面原点在摄像机光轴上O1。优选地，所述像素坐标系是以像素为计量单位，所述像素坐标系与所述摄像机坐标系的关系用公式表示：其中，fu,和fv表示摄像机在x和y方向上的焦距，u0和v0表示摄像机原点在图像中的坐标；所述摄像机坐标与所述世界坐标系的空间位置关系用公式表示：其中，R表示旋转矩阵，T表示平移向量。值得一提的是，本专利技术专利申请涉及的高程值、深度图像、灰度图像等技术特征应被视为现有技术，这些技术特征的具体结构、工作原理以及可能涉及到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维图像路面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取路面的纵断面数据；步骤S2：获取路面的横断面数据；步骤S3：根据获取的纵断面数据和横断面数据，形成路面灰度图像和深度图像；步骤S4：根据形成的灰度图像和深度图像建立路面三维激光成像模型。

【技术特征摘要】
1.一种三维图像路面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取路面的纵断面数据；步骤S2：获取路面的横断面数据；步骤S3：根据获取的纵断面数据和横断面数据，形成路面灰度图像和深度图像；步骤S4：根据形成的灰度图像和深度图像建立路面三维激光成像模型。2.根据权利要求1所述的一种三维图像路面检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体实施为以下步骤：步骤S1.1：假设亮度阈值为A,激光线左侧边缘的亮度阈值为PL，阴影区域的亮度总和为IS＝∑IP，一阶矩之和为MS＝∑IP*P；步骤S1.2：根据公式PCOG＝PL+MS/IS计算激光线的重心。3.根据权利要求1所述的一种三维图像路面检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体实施为以下步骤：步骤S2.1：假设亮度阈值为B,激光线左侧边缘的亮度阈值为PL，阴影区域的亮度总和为IS＝∑IP，一阶矩之和为MS＝∑IP*P；步骤S2.2：根据公式PCOG＝PL+MS/IS计算激光线的重心。4.根据权利要求2或3所述的一种三维图像路面检测方法，其特征在于，所述亮度总和IS为灰度值，所述激光线的重心PCOG为深度值。5.根据权利要求1所述的一种三维图像路面检测方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：嘉兴普勒斯交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33