【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路面病害智能化检测，特别是一种路面施工质量检测方法及系统。
技术介绍
1、随着国民经济的快速发展，交通流量增加、重载比例提高以及环境因素等均对道路结构及其附属设施的正常运营造成不利影响。高速公路良好的运营状态对区域发展至关重要。高效、精准的高速公路及其附属设施服役状况检测影响了养护、维修效果，决定了区域交通网的运营安全。传统的路面质量检测主要依靠人工开展，其存在巡检效率低、时效性难以保证，漏检率高对病害的发展程度主要依靠主观判断等缺陷。随着计算机技术在路面病害检测领域的逐步应用，基于人工智能技术的路面病害识别体系得以发展。现阶段已经开发了较多路面病害识别模型，但在针对路面病害尺寸的评估方面尚未出现成熟方案。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述或现有技术中存在的问题，提出了本专利技术。
3、为解决上述技术问题，第一个方面本专利技术提供如下技术方案：一种路面施工质量检测方法，其包括步骤1、利用高清摄像头、激光点云雷达、多自由度传感器以及rtk高精度定位设备进行数据采集；
4、步骤2、使用maskr-cnn作为识别模型对图像流进行实例分割，以获取每个图像中目标物体的位置和掩码，然后，采用deepsort框
5、步骤3、结合三维点云数据和多自由度传感器的姿态数据使用loam算法实现对环境的整体构建三维地图，之后再引入rtk模块的精确坐标数据对三维地图的整体坐标进行变换；
6、步骤4、对激光点云雷达和高清摄像头进行联合校准，获取转换参数，将三维地图投影到二维的视频中，得到二维像素点和三维空间点之间的对应关系；
7、步骤5、结合多自由度传感器获得的姿态数据和rtk高精度定位设备获取的精确坐标来计算目标体的坐标以及尺寸。
8、作为本专利技术所述路面施工质量检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤1所述高清摄像头应至少具备拍摄1920*1080分辨率、30帧每秒的视频数据性能；所述激光点云雷达为小型激光点云设备，其扫描精度不低于24万点/秒；所述多自由度传感器采样率200hz；所述rtk高精度定位设备应能提供厘米级位置坐标。
9、作为本专利技术所述路面施工质量检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤2具体包括以下步骤：
10、步骤21、使用识别模型对视频流中的每个图片进行实例分割，得到每个识别目标对象的包围盒和掩码；
11、步骤22、将图像序列中的包围盒进行多目标追踪，首先计算出每个包围盒的视觉和运动特征，其后对不同包围盒计算相似度，最后将不同包围盒进行关联，以得出属于同一识别目标对象在不同视频帧中的运动轨迹；
12、所述目标追踪所用公式如下：
13、
14、公式中：是目标追踪的结果，即最终确定的目标；t表示可能的目标追踪结果的集合；tn表示第n帧图像中的裂缝位置；a表示由图像处理算法提取出的裂缝特征；表示第n帧图像中提取出的裂缝特征；p(t│a)表示给定裂缝特征的条件下，裂缝位置的概率分布；p(a)表示裂缝特征的概率分布；p(tn)表示第n帧图像中裂缝位置的概率分布，可以通过前一帧图像的裂缝位置和运动状态进行预测；表示给定第n帧图像中裂缝位置的条件下，裂缝特征的概率分布。
15、作为本专利技术所述路面施工质量检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤3具体包括以下步骤：
16、步骤31、使用loam算法对激光点云雷达获取的点云数据，进行地图建模；
17、步骤32、结合rtk定位的精确坐标以及多自由度传感器的姿态数据对将三维地图进行转换，所述刚体变换的公式如下所示：
18、tp＝rst·sp+tst
19、其中，tp表示在参考坐标系下的点p的坐标；sp表示在另一个坐标系下的点p的坐标；rst表示旋转矩阵；tst表示平移支撑。
20、作为本专利技术所述路面施工质量检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤4具体包括以下步骤：
21、步骤41、对激光点云和高清摄像头进行校准；
22、步骤42、根据校准参数和相机的内参将点云映射到图像上；所述点云投影采用的公式如下所示：
23、c＝mprojective·p
24、其中，c代表变换后的坐标，mprojective代表投影矩阵，p代表原始坐标。
25、第二个方面，提出一种路面施工质量检测系统，用于实现如上述所述的一种路面施工质量检测方法，其中：包括高清视频采集模块、激光点云采集模块、车载高性能服务器与数据网络传输模块；
26、高清视频采集模块与激光点云采集模块安装于采集车辆后端，同步采集路表视频与点云数据并传输至车载高性能服务器，经过数据检测、融合后通过数据网络传输模块将包含病害类型、尺寸、坐标信息的文件发送至管理端。
27、作为本专利技术所述路面施工质量检测方法的一种优选方案，其中：所述高清视频采集模块为具备防抖功能的高清云台相机，预先制备支架安装于采集车辆的后端，其镜头与路面呈90度，采集视频数据分辨率与帧数不低于1080p及30帧/秒，同时采集高精度坐标数据。
28、作为本专利技术所述路面施工质量检测方法的一种优选方案，其中：所述激光点云采集模块为小型激光点云设备，其扫描精度不低于24万点/秒；所述激光点云设备设置于所述高清云台相机的一侧，镜头与路面呈90度。
29、第三方面，提出一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被所述处理器读取并运行时，执行上述所述方法的步骤。
30、第四方面，提出一种计算机可读存储介质，其中：所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器读取并运行时，执行上述所述方法的步骤。
31、本专利技术的有益效果：本专利技术通过同步采集路面高清视频与激光点云数据，利用人工智能路面病害识别模型对高清视频进行病害检测与分割，将分割后图像与同时刻空间点云数据进行投影融合，实现病害检测与尺寸评估的目的，解决了以往病害识别后难以评价其尺寸或尺寸评估精度低的弊端，极大提高了非接触式病害检测与评估的效率。
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1.一种路面施工质量检测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤1所述高清摄像头应至少具备拍摄1920*1080分辨率、30帧每秒的视频数据性能；所述激光点云雷达为小型激光点云设备，其扫描精度不低于24万点/秒；所述多自由度传感器采样率200hz；所述RTK高精度定位设备应能提供厘米级位置坐标。
3.如权利要求1所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤3具体包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤4具体包括以下步骤：
6.一种如权利要求1～5任一所述的路面施工质量检测方法的系统，其特征在于：包括高清视频采集模块、激光点云采集模块、车载高性能服务器与数据网络传输模块；
7.如权利要求6所述的路面施工质量检测方法的系统，其特征在于：所述高清视频采集模块为具备防抖功能的高清云台相机，预先制备支架安装于采集车辆的后端，其镜头与路面呈90
8.如权利要求7所述的路面施工质量检测方法的系统，其特征在于：所述激光点云采集模块为小型激光点云设备，其扫描精度不低于24万点/秒；所述激光点云设备设置于所述高清云台相机的一侧，镜头与路面呈90度。
9.一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被所述处理器读取并运行时，执行权利要求1～5中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器读取并运行时，执行权利要求1～5中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种路面施工质量检测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤1所述高清摄像头应至少具备拍摄1920*1080分辨率、30帧每秒的视频数据性能；所述激光点云雷达为小型激光点云设备，其扫描精度不低于24万点/秒；所述多自由度传感器采样率200hz；所述rtk高精度定位设备应能提供厘米级位置坐标。
3.如权利要求1所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤3具体包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的路面施工质量检测方法，其特征在于：所述步骤4具体包括以下步骤：
6.一种如权利要求1～5任一所述的路面施工质量检测方法的系统，其特征在于：包括高清视频采集模块、激光点云采集模块、车载高性能服务器与数据网络传输模块；
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【专利技术属性】
技术研发人员：闻舞，黄卫，胡靖，罗桑，赵伟翔，
申请(专利权)人：南京现代综合交通实验室，
类型：发明
国别省市：
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