一种基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法技术

一种基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，本发明专利技术是为了解决现有沥青路面纹理测量方法难以反映路面纹理形状特征与分布特征的问题。沥青路面三维纹理识别方法：一、制备或者采集沥青路面车辙板试件；二、激光纹理扫描试验；三、调用PCL点云库加载点云文件，对点云法线估计，计算平滑度和曲率，设置区域生长算法相似性参数；四、区域生长算法分割点云；五、计算三维纹理凸体形状特征参数，三维纹理形状参数包括三维纹理表面积、三维纹理填充率、三维纹理球度和三维纹理形状因子。本发明专利技术以区域生长算法分割路表三维纹理点云簇。快速分割识别沥青路面三维纹理结构，进一步计算三维纹理构造最小包围盒，实现形貌参数计算。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于道路工程，具体涉及一种沥青路面三维纹理识别方法。

技术介绍

1、为了保证基础设施使用者的安全，道路的防滑性是一个至关重要的因素。道路磨耗层作为轮胎与路面接触的介质，其纹理形态特征对于沥青路面抗滑具有重要影响。目前，道路规范主要采用构造深度与摆值反映路面纹理的宏观与微观特性，以评价路面的整体抗滑水平，忽略了路表三维纹理构造的形状特性及其分布特性对抗滑性能的影响。从胎路接触特性来看，路表三维纹理形状特性与分布特征决定了轮胎接触时应力集中状态与胎面橡胶的变形程度。因此现阶段大多数研究无法真正揭示胎路有效接触机理下的路面纹理特性，致使道路设计阶段难以考虑纹理形状、分布特性，进而降低抗滑能力，无法满足现代道路抗滑性能的要求。

2、近年来，随道路测量技术的发展，激光纹理扫描仪可快速获取路表高精度三维点云。沥青路面三维纹理构造具有数量众多、形状各异、分布随机性强的特点，其点云数据是由大量离散的点组成的数据集合，每个点包含了空间位置、法向量等信息。因此，选取一种高效、准确的方法来进行路表三维纹理快速识别和形状特性评价势在必行。区域生长算法是一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于该沥青路面三维纹理识别方法按照以下步骤实现：

2.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤一中沥青路面车辙板试件的尺寸大小为300mm×300mm×50mm。

3.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤二中PCD点云文件的格式为“.pcd”。

4.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤三的步骤b中近邻搜索参数k取15～30。

5.根据权利要求1所述的基...

【技术特征摘要】

1.基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于该沥青路面三维纹理识别方法按照以下步骤实现：

2.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤一中沥青路面车辙板试件的尺寸大小为300mm×300mm×50mm。

3.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤二中pcd点云文件的格式为“.pcd”。

4.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤三的步骤b中近邻搜索参数k取15～30。

5.根据权利要求1所述的基于点云区域生长算法的沥青路面三维纹理识别方法，其特征在于步骤三的步骤e中设定setminclustersize＝15～30，setmaxclustersize＝8000～12000。

【专利技术属性】
技术研发人员：谭忆秋，杨路琦，徐慧宁，李松，肖神清，张文武，毕玉峰，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：

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