【技术实现步骤摘要】
本申请属于道路工程，尤其涉及一种路面构造深度预测方法、装置、终端设备及介质。
技术介绍
1、路面构造深度预测是道路工程
的一个重要问题，能够提供关键的信息用于道路维护和安全管理。
2、目前常用的路面构造深度预测技术包括基于激光技术的方法、数字图像技术方法、体积法（铺砂法）等。其中，基于激光技术的方法是指使用激光扫描仪或线性激光器，垂直照射到路面，然后测量反射激光的时间来计算路面表面的高度变化；数字图像技术方法是指使用数字图像技术来测量和评估路面表面的构造深度；体积法是指通过在路面上铺设一层材料（通常是沙子）并测量材料的体积来确定路面构造深度。
3、以上方法虽然能实现路面构造深度预测，但存在费时费力、精度不高、设备、无法提供形象化信息实时性不高等缺陷，在实际运用中，仍存在一定的局限性。
技术实现思路
1、本申请提供了一种路面构造深度预测方法、装置、终端设备及介质，可以解决传统路面构造深度预测方法准确性较低、复杂的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种路面构造深度预测方法，包括：
3、采集路面的rgb图像数据，并根据rgb图像数据，构建深度图；
4、分别针对深度图中的每个像素，计算像素与预设半径范围内相邻像素之间的平均深度和深度方差，并基于平均深度和深度方差，对像素的深度值进行修正，得到修正深度图；
5、计算修正深度图的相对凹面积比例；相对凹面积比例用以表征路面的粗糙度；
6、对rgb图像数据进行
7、基于高斯局部自适应阈值，对每个尺度的图像进行二值化，得到二进制图像，对二进制图像进行上采样，得到调整后的二值图；
8、对图像金字塔中各尺度的图像进行融合，得到融合后的二值图，并对调整后的二值图和融合后的二值图进行按位或运算，得到最终的二值图；
9、对最终的二值图中的所有集料作外接圆，并计算最大外接圆的直径与图像宽度的比值，得到最大骨颗粒径比；最大骨颗粒径比用于描述路面上所使用的骨料的最大颗粒径与整张深度图宽度的比值，骨料包括碎石、石子以及砂石；
10、根据相对凹面积比例、最大骨颗粒径比以及预训练后的gbt模型，预测路面构造深度。
11、可选的，基于平均深度和深度方差，对像素的深度值进行修正，包括：
12、通过计算公式，得到去噪后的深度值；其中，表示像素的初始深度值，表示噪声方差，表示深度方差，表示平均深度；
13、通过计算公式，得到修正后的深度值；其中，，均表示拟合系数。
14、可选的，相对凹面积比例的计算表达式如下：
15、
16、其中，表示相对凹面积比例，表示相对凹面部分的像素数，表示水平像素的尺寸，表示垂直像素的尺寸，表示第个水平像素，，表示第个垂直像素，。
17、可选的，基于高斯局部自适应阈值，对每个尺度的图像进行二值化，得到二进制图像，对二进制图像进行上采样，得到调整后的二值图，包括：
18、分别针对每个尺度的图像中的像素，对通过计算公式
19、
20、得到尺度的图像二值化后的二进制图像；其中，表示高斯局部自适应阈值，表示常数，用于控制高斯局部自适应阈值相对局部方差的偏移量，表示局部平均值，表示局部标准差；
21、通过上采样，将二进制图像调整为与修正深度图相同尺寸大小，得到调整后的二值图。
22、可选的，最大骨颗粒径比的表达式为；其中，表示最大外接圆的直径，表示图像宽度。
23、第二方面，本申请提供了一种路面构造深度预测装置，包括：
24、图像采集模块，用于采集路面的rgb图像数据，并根据rgb图像数据，构建深度图；
25、深度修正模块，用于分别针对深度图中的每个像素，计算像素与预设半径范围内相邻像素之间的平均深度和深度方差，并基于平均深度和深度方差，对像素的深度值进行修正，得到修正深度图；
26、凹面积比例计算模块，用于计算修正深度图的相对凹面积比例；相对凹面积比例用以表征路面的粗糙度；
27、图像金字塔模块，用于对rgb图像数据进行下采样，构建图像金字塔；图像金字塔包括多个尺度的rgb图像；
28、二值化图像调整模块，用于基于高斯局部自适应阈值，对每个尺度的图像进行二值化，得到二进制图像，对二进制图像进行上采样，得到调整后的二值图；
29、图像融合模块，用于对图像金字塔中各尺度的图像进行融合，得到融合后的二值图，并对调整后的二值图和融合后的二值图进行按位或运算，得到最终的二值图；
30、最大骨颗粒径比计算模块，用于对最终的二值图中的所有集料作外接圆，并计算最大外接圆的直径与图像宽度的比值，得到最大骨颗粒径比；最大骨颗粒径比用于描述路面上所使用的骨料的最大颗粒径与整张深度图宽度的比值，骨料包括碎石、石子以及砂石；
31、深度预测模块，用于根据相对凹面积比例、最大骨颗粒径比以及预训练后的gbt模型，预测路面构造深度。
32、第三方面，本申请提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的路面构造深度预测方法。
33、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的路面构造深度预测方法。
34、本申请的上述方案有如下的有益效果：
35、本申请提供的路面构造深度预测方法，通过平均深度和深度方差，对像素的深度值进行修正，能够减小由于图像噪声带来的负面影响，从而有利于提高路面构造深度预测的准确性；提出了相对凹面积比例和最大骨颗粒径比，来从不同的维度表征路面纹理，简化了传统方法中复杂的计算，并且可解释性强，更具形象化，同时，将相对凹面积比例、最大骨颗粒径比与gbt模型结合，能够准确预测路面构造深度。
36、本申请的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种路面构造深度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述基于所述平均深度和所述深度方差，对所述像素的深度值进行修正，包括：
3.根据权利要求2所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述相对凹面积比例的计算表达式如下：
4.根据权利要求1所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述基于高斯局部自适应阈值，对每个所述尺度的图像进行二值化，得到二进制图像，对所述二进制图像进行上采样，得到调整后的二值图，包括：
5.根据权利要求1所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述最大骨颗粒径比的表达式为；其中，表示所述最大外接圆的直径，表示所述图像宽度。
6.一种路面构造深度预测装置，其特征在于，包括：
7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的路面构造深度预测方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机
...【技术特征摘要】
1.一种路面构造深度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述基于所述平均深度和所述深度方差，对所述像素的深度值进行修正，包括：
3.根据权利要求2所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述相对凹面积比例的计算表达式如下：
4.根据权利要求1所述的路面构造深度预测方法，其特征在于，所述基于高斯局部自适应阈值，对每个所述尺度的图像进行二值化，得到二进制图像，对所述二进制图像进行上采样，得到调整后的二值图，包括：
5.根据权利要求1所述的路面构造深...
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