本发明专利技术公开了一种路面病害检测方法及装置，通过分割三维点云数据对应的投影二维图像得到可能存在病害的第一病害区域，通过分割二维灰度图像得到可能存在病害的第二病害区域，由于二维灰度图像比三维点云数据对应的投影二维图像的质量好，因此通过第二病害区域对第一病害区域进行进一步地修正，以筛选掉受到杂质干扰的误判为存在路面病害的第一病害区域，而选择出实际存在路面病害处的第一病害区域作为待检测区域，然后对待检测区域中的路面病害处进行检测，并获取路面病害处的三维参数，由此降低仅基于三维点云数据检测的误检率和过检率，并且能提高检测效率。并且能提高检测效率。并且能提高检测效率。
【技术实现步骤摘要】
路面病害检测方法及装置
[0001]本专利技术属于路面检测
，更具体地，涉及一种路面病害检测方法及装置。
技术介绍
[0002]二维测量得到的二维灰度图像，但是由于二维灰度图像只能反应路面的灰度信息，无法反应路面的深度信息，并且如果路面与裂缝或坑槽边缘的灰度差较小时，则无法反应车辙、壅包及沉陷等损坏程度，因此导致二维测量无法对路面病害进行精确的测量。
[0003]目前，随着基于线阵激光扫描的三维测量技术的发展，路面病害检测可以通过三维测量技术获得三维点云数据，三维点云数据可以反应路面的深度信息，能充分实现裂缝、车辙和坑槽等路面病害的三维检测，大大降低误检率、过检率及漏检率。
[0004]但是，目前的三维检测基本都只是基于三维点云数据，但是三维点云数据只是基于线阵激光扫描来获取路面的深度信息，线的间距多为厘米级，很难检测出病害处的三维细节。另外，三维点云数据依次只能获取单一视角的点云，无法反应病害处的全貌，在复杂环境下还存在较多缺陷，例如当路面正常处或病害处存在杂质如杂草、雨雪、细小砂砾等时，一方面会将正常处的杂质误当做病害处进行测量，另一方面会扩大病害处的病害深度或病害面积，使得三维点云数据的噪音较大，这容易提高三维检测的误检率和过检率，并且降低了检测效率。即使根据三维点云数据投影得到的二维灰度图像进行检测，利用现有的点云算法对病害处的检测准确性还是不够高。
[0005]因此，目前亟需提出一种结合三维点云信息和二维灰度图像的路面病害检测方法及装置，以减少仅依据三维点云数据难以检测病害细节，且容易受到杂质影响的问题。
技术实现思路
[0006]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种路面病害检测方法及装置，其目的在于结合三维点云信息和二维灰度图像进行路面病害检测，由此解决减少仅依据三维点云数据难以检测病害细节，且容易受到杂质影响的技术问题。
[0007]按照本专利技术的第一方面，提供了一种路面病害检测方法，该路面检测包括以下步骤：
[0008]S1、采集待检测路面的三维点云数据和二维灰度图像；
[0009]S2、获取所述三维点云数据对应的投影二维灰度图像，并分别对所述投影二维灰度图像和所述二维灰度图像进行二值化处理；
[0010]S3、基于水平集分割算法，根据经过二值化处理的所述投影二维灰度图像确定第一病害区域，所述第一病害区域的面积大于第一预设阈值，以及，根据经过二值化处理的所述二维灰度图像确定第二病害区域，所述第二病害区域的面积大于第二预设阈值；
[0011]S4、分别获取所述第一病害区域的最小外接矩形和所述第二病害区域的最小外接矩形，若所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形存在重合区域且不重合的面积小于第三预设阈值，并且所述第一病害区域和所述第二病害区域存在
重合区域，则确定所述第一病害区域为待检测区域；否则确定第一病害区域为非待检测区域；
[0012]S5、对所述待检测区域中的路面病害处进行检测，并获取所述路面病害处的三维参数。
[0013]优选地，步骤S2和步骤S3之间还包括以下步骤：
[0014]S31、利用水涨水落算法平滑经过二值化处理的所述投影二维灰度图像和经过二值化处理的所述二维灰度图像。
[0015]优选地，所述水涨水落算法包括水涨处理和水落处理；步骤S31具体包括：
[0016]对经过二值化处理的所述投影二维灰度图像和经过二值化处理的所述二维灰度图像进行水涨处理；
[0017]对经过二值化处理的所述投影二维灰度图像和经过二值化处理的所述二维灰度图像进行水落处理。
[0018]优选地，步骤S4中，若所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形不存在重合区域，或者，所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形存在重合区域且不重合的面积不小于所述第三预设阈值，或者，所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形存在重合区域且不重合的面积小于第三预设阈值，并且所述第一病害区域和所述第二病害区域不存在重合区域，则确定所述第一病害区域为非待检测区域。
[0019]优选地，步骤S5具体包括以下步骤：
[0020]S51、根据三维点云数据，获取所述待检测区域的最大深度信息；
[0021]S52、若所述待检测区域中的所述路面病害处的最大深度不小于第四预设阈值，则将所述待检测区域中的所述路面病害处沿垂直方向进行水平切片，以获取多个切片平面；
[0022]S53、对所述切片平面进行八连通邻域扩展，以扩展所述切片平面中的病害轮廓；
[0023]S54、通过二次曲面估算法估算所述路面病害处的侧壁和底面；
[0024]S55、根据所述切片平面中的病害轮廓以及估算的所述路面病害处的侧壁和底面对所述待检测区域的路面病害处进行三维形态重建，以获取所述路面病害处的三维参数。
[0025]优选地，步骤S51和步骤S52之间还包括以下步骤：
[0026]若所述待检测区域中的所述路面病害处的最大深度小于所述第四预设阈值，则根据所述路面病害处的体积，以及所述路面病害处的中间深度的截面积，获取所述路面病害处的平均深度。
[0027]优选地，步骤S1中，利用三维激光扫描仪同步采集所述三维点云数据和所述二维灰度图像。
[0028]按照本专利技术的第二方面，提供了一种路面病害检测装置，该路面病害检测装置包括：
[0029]采集模块，用于采集待检测路面的三维点云数据和二维灰度图像；
[0030]二值化模块，用于获取所述三维点云数据对应的投影二维灰度图像，并分别对所述投影二维灰度图像和所述二维灰度图像进行二值化处理；
[0031]分割模块，用于基于水平集分割算法，根据经过二值化处理的所述投影二维灰度图像确定第一病害区域，所述第一病害区域的面积大于第一预设阈值，以及，根据经过二值
化处理的所述二维灰度图像确定第二病害区域，所述第二病害区域的面积大于第二预设阈值；
[0032]确定模块，用于分别获取所述第一病害区域的最小外接矩形和所述第二病害区域的最小外接矩形；若所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形不重合的面积小于第三预设阈值，且所述第一病害区域和所述第二病害区域存在重合区域，则确定所述第一病害区域为待检测区域；
[0033]三维重建模块，用于对所述待检测区域中的路面病害处进行检测，并获取所述路面病害处的三维参数。
[0034]按照本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的路面病害检测方法。
[0035]按照本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的路面病害检测方法的步骤。
[0036]本专利技术提供的路面病害本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路面病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集待检测路面的三维点云数据和二维灰度图像；S2、获取所述三维点云数据对应的投影二维灰度图像，并分别对所述投影二维灰度图像和所述二维灰度图像进行二值化处理；S3、基于水平集分割算法，根据经过二值化处理的所述投影二维灰度图像确定第一病害区域，所述第一病害区域的面积大于第一预设阈值，以及，根据经过二值化处理的所述二维灰度图像确定第二病害区域，所述第二病害区域的面积大于第二预设阈值；S4、分别获取所述第一病害区域的最小外接矩形和所述第二病害区域的最小外接矩形，若所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形存在重合区域且不重合的面积小于第三预设阈值，并且所述第一病害区域和所述第二病害区域存在重合区域，则确定所述第一病害区域为待检测区域；否则确定第一病害区域为非待检测区域；S5、对所述待检测区域中的路面病害处进行检测，并获取所述路面病害处的三维参数。2.根据权利要求1所述的路面病害检测方法，其特征在于，步骤S2和步骤S3之间还包括以下步骤：S31、利用水涨水落算法平滑经过二值化处理的所述投影二维灰度图像和经过二值化处理的所述二维灰度图像。3.根据权利要求2所述的路面病害检测方法，其特征在于，所述水涨水落算法包括水涨处理和水落处理；步骤S31具体包括：对经过二值化处理的所述投影二维灰度图像和经过二值化处理的所述二维灰度图像进行水涨处理；对经过二值化处理的所述投影二维灰度图像和经过二值化处理的所述二维灰度图像进行水落处理。4.根据权利要求1所述的路面病害检测方法，其特征在于，步骤S4中，若所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形不存在重合区域，或者，所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形存在重合区域且不重合的面积不小于所述第三预设阈值，或者，所述第一病害区域的最小外接矩形与所述第二病害区域的最小外接矩形存在重合区域且不重合的面积小于第三预设阈值，并且所述第一病害区域和所述第二病害区域不存在重合区域，则确定所述第一病害区域为非待检测区域。5.根据权利要求1所述的路面病害检测方法，其特征在于，步骤S5具体包括以下步骤：S51、根据三维点云数据，获取所述待检测区域的最大深度信息；S52、若所述待检测区域中的所述路面病害处的最大深度不小于第...
【专利技术属性】
技术研发人员：王卫星，
申请(专利权)人：绍兴文理学院，
类型：发明
国别省市：
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