一种路面车辙病害的三维重构方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术提出一种路面车辙病害的三维重构方法、电子设备及存储介质，属于车辙病害的三维重构技术领域。包括以下步骤：S1.在车辆上安装气压式减振器、压电式加速度传感器和至少两台三维结构光相机，采集路面图像数据和车辆的加速度数据；S2.将采集到的路面图像数据进行预处理；S3.消除车辆振动对采集数据的影响；S4.将三维结构光相机采集到的路面图像数据进行融合；S5.构建三维空矩阵和平面断层切割，完成路面车辙病害的三维重构。解决了计算资源大、效率低和精度差的技术问题。效率低和精度差的技术问题。效率低和精度差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种路面车辙病害的三维重构方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及一种三维重构方法，尤其涉及一种路面车辙病害的三维重构方法、电子设备及存储介质，属于车辙病害的三维重构


技术介绍

[0002]目前，路面车辙病害的检测是通过车载相机的方式开展，相机拍摄到的基本是二维图像，受到图像信息维度的影响，二维图像的采集效果，易受到周围光照、环境、阴影等因素的影响，使得通过二维图像对路面病害的识别准确率，难以维持在较高的水平。与二维图像相比，三维图像包含结构的深度信息，受光照、环境、阴影等的影响小，尤其是车辙类的病害，其与周围区域的深度差异明显。因此，可通过获取路面三维结构的方式，开展路面车辙病害的识别研究，提高路面病害识别的准确率。
[0003]三维图像可以呈现更多内容信息，但三维图像数据量大，处理复杂，需要对处理过程进行研究；同时，路面深度量值小，易受到车辆行驶信息和数据噪声的干扰，产生较大的偏差，另一方面，对于道路检测而言，单次相机采集的视野范围，需要覆盖单车道的长度，然而，受到相机安装高度、角度、采集效果的影响，单个相机的采集宽度难以满足采集需求，需要通过两个相机采集并进行图像融合的方式，实现单车道视野的覆盖。
[0004]针对上述问题，有研发人员提出一种基于路面连续激光点云的车辙精细三维特征提取方法（CN110675392A），该方法通过点云数据拟合路面平面，提取出车辙凹槽侧壁边缘线和凹槽底部中线信息；基于横断面激光点云扫描线，等间隔连续采样精确提取车辙平面轮廓位置点和横断面轮廓线。/>[0005]但是，现实采集点云数据时，点云数据会随着车辆的颠簸发生竖向抖动偏差，严重影响数据采集精度；另一方面，直接对三维数据进行处理时，对计算机的要求比较高，占用计算资源比较大；而道路数据具有海量的特点，很难适应整条道路的计算，仅能分析局部路段进行分析，分析结果具有局限性。

技术实现思路

[0006]在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
[0007]鉴于此，为解决现有技术中存在的计算资源大、效率低和精度差的技术问题，本专利技术提供一种路面车辙病害的三维重构方法、电子设备及存储介质方案一：一种路面车辙病害的三维重构方法，包括以下步骤：S1.在车辆上安装气压式减振器、压电式加速度传感器和至少两台三维结构光相机，采集路面图像数据和车辆的加速度数据；S2.将采集到的路面图像数据进行预处理；
S3.消除车辆振动对采集数据的影响；S4.将三维结构光相机采集到的路面图像数据进行融合；S5.构建三维空矩阵和平面断层切割，完成路面车辙病害的三维重构。
[0008]优选的，采集路面图像数据的方法是：驾驶车辆且将车速控制在70km/h内，利用三维结构光相机采集路面图像；采集车辆的加速度数据的方法是：采用压电式加速度传感器采集车辆多个方向的加速度数据。
[0009]优选的，S2具体是，包括以下步骤：S21.对图像进行变换；将小波分解层数设置为10，小波基选择Haar，如下公式：其中，为支撑域的范围，为小波基的值；S22.对图像进行增强；S23.对图像进行编码压缩。
[0010]优选的，S3具体是，将压电式加速度传感器采集到的加速度数据作为修正值，对三维结构光相机采集到的路面图像数据进行修正，如下公式：其中，m为压电晶体的质量kg，c为胶层的阻尼系数N
·
s/m，k为压电晶体的刚度系数N/m，为压电晶体的位移m，为压电晶体的速度m/s，为压电晶体的加速度m/s2，F（t）为作用于压电式加速度传感器的外力N。
[0011]优选的，S4具体是，包括以下步骤：S41.将待融合的三维点云图A1、A2分别进行平面投影，投影后的图像记为B1、B2；S42.对图像B1和B2分别进行傅里叶变换：其中，代表图像像素矩阵，M和N为图像像素矩阵的行和列，q=0,1
…
M
‑
1，r=0,1
…
N
‑
1；表示的傅里叶变换，可以转换为三角函数表示方法，其中，u和v用于确定正余弦的频率；j表示复数；S43.基于傅里叶变换后的图像，分别计算B1和B2的功率谱P1、P2和相位值Φ1和Φ2；功率谱计算方法如下：其中，为的功率谱；和分别为的实部和虚部；
相位计算方法如下：S44.以图像B1为基准，通过图像B2刚性变换的方式，进行两幅图像的配准；S45.记录下相位匹配值的最大值Φmax，记录B2m往B1方向平移的平移矩阵；S46.记录相位匹配最大值对应的图像B2m的Tmax和Rmax；S46.记录相位匹配最大值对应的图像B2m的Tmax和Rmax；其中，Tmax表示平移矩阵；Rmax表示旋转矩阵；为B2m往B1方向平移的平移矩阵；S47.计算图像B1和B2m的重叠区域，记为矩形区域C；S48.依据面积，对矩形区域C进行8等分，分割完成后，出现15个分割点；S49.分别提取15个分割点位置，在三维点云图A1和A2中对应的高度值，分别计算高度的平均值H1和H2；S410.计算高差
∆
H=H1
‑
H2；定义向上为正方向，向下为负方向；S411.以A1为基准，将A2通过平移矩阵Tmax、旋转矩阵Rmax和竖向移动位移
∆
H的位置变换，实现三维点云图A1和A2的配准融合，融合后的图像记为A3。
[0012]优选的，S44具体是，包括以下步骤：S441.以图像B1的形心坐标（x1，y1）为坐标系原点O，沿图像长轴方向定义为x轴方向，沿图像短轴方向定位为y轴方向；S442.确定图像B2的形心坐标（x2，y2）；S443.以图像B1的形心位置为基准，通过沿y轴平移B2图像，实现两张图像的形心在同一y轴高度，平移向量为T1，图像B2平移后的图像记为B2m，平移前后的图像位置关系如下：下：其中，为沿x方向的平移距离；为沿y方向的平移距离；S444.以图片形心为旋转基准点，旋转角度记为α，旋转后，保证B2的长轴与B1的长轴共线，旋转后的位置与初始位置间的关系如下：
其中，（x0,y0）为初始位置，（x2，y2）为旋转后的位置，为旋转角度，R为旋转矩阵；S445.以图像B1为基准，以B2m指向B1的方向为B2m的移动方向，将图像B2m向B1方向移动，当B2m与B1交叉时，移动的步长调整为1像素；此时，开始计算B2m与B1相位匹配值Φ，相位匹配值计算方法采用传统的傅里叶
‑
梅林变换。
[0013]优选的，S5具体是，包括以下步骤：S51.采用垂直投影的方式，将三维车辙图像进行垂直投影，得到车辙的二维图像P1；S52.用卷积计算的方式，提取车辙的边缘，包括以下步骤：S521.建立卷积矩阵Ux,Uy，分别如下：S521.建立卷积矩阵Ux,Uy，分别如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路面车辙病害的三维重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.在车辆上安装减振器、加速度传感器和至少两台三维结构光相机，采集路面图像数据和车辆的加速度数据；S2.将采集到的路面图像数据进行预处理；S3.消除车辆振动对采集数据的影响；S4.将三维结构光相机采集到的路面图像数据进行融合；S5.构建三维空矩阵和平面断层切割，完成路面车辙病害的三维重构。2.根据权利要求1所述的一种路面车辙病害的三维重构方法，其特征在于，采集路面图像数据的方法是：驾驶车辆且将车速控制在70km/h内，利用三维结构光相机采集路面图像；采集车辆的加速度数据的方法是：采用加速度传感器采集车辆多个方向的加速度数据。3.根据权利要求2所述的一种路面车辙病害的三维重构方法，其特征在于，S2具体是，包括以下步骤：S21.对图像进行变换；将小波分解层数设置为10，小波基选择Haar，如下公式：其中，为支撑域的范围，为小波基的值；S22.对图像进行增强；S23.对图像进行编码压缩。4.根据权利要求3所述的一种路面车辙病害的三维重构方法，其特征在于，S3具体是，将加速度传感器采集到的加速度数据作为修正值，对三维结构光相机采集到的路面图像数据进行修正，如下公式：其中，m为压电晶体的质量kg，c为胶层的阻尼系数N
·
s/m，k为压电晶体的刚度系数N/m，为压电晶体的位移m，为压电晶体的速度m/s，为压电晶体的加速度m/s2，F（t）为作用于压电式加速度传感器的外力N。5.根据权利要求4所述的一种路面车辙病害的三维重构方法，其特征在于，S4具体是，包括以下步骤：S41.将待融合的三维点云图A1、A2分别进行平面投影，投影后的图像记为B1、B2；S42.对图像B1和B2分别进行傅里叶变换：其中，代表图像像素矩阵，M和N为图像像素矩阵的行和列，q=0,1
…
M
‑
1，r=0,1
…
N
‑
1；表示的傅里叶变换，可以转换为三角函数表示方法，其中，u和v用于确定正余弦的频率；j表示复数；S43.基于傅里叶变换后的图像，分别计算B1和B2的功率谱P1、P2和相位值Φ1和Φ2；功率谱计算方法如下：其中，为的功率谱；和分别为的实部和虚部；相位计算方法如下：S44.以图像B1为基准，通过图像B2刚性变换的方式，进行两幅图像的配准；S45.记录下相位匹配值的最大值Φmax，记录B2m往B1方向平移的平移矩阵；S46.记录相位匹配最大值对应的图像B2m的Tmax和Rmax；S46.记录相位匹配最大值对应的图像B2m的Tmax和Rmax；其中，Tmax表示平移矩阵；Rmax表示旋转矩阵；为B2m往B1方向平移的平移矩阵；S47.计算图像B1和B2m的重叠区域，记为矩形区域C；S48.依据面积，对矩形区域C进行8等分，分割完成后，出现15个分割点；S49.分别提取15个分割点位置，在三维点云图A1和A2中对应的高度值，分别计算高度的平均值H1和H2；S410.计算高差
∆
H=H1
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：周子益，孟安鑫，贾磊，阚倩，辛甜甜，
申请(专利权)人：深圳市交通科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：