【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...
【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...
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