CN100588775C - 检测公路路面平整度的摄像测量方法 - Google Patents

Abstract

一种检测公路路面平整度的摄像测量方法，首先将测量车置于待测路面上，在所述测量车车内一端固定安装一摄像装置，其光轴平行于车底平面，在车内另一端垂直车底平面安置2个相隔r距离，且高度不同的标志杆，标志杆的顶端各设置一合作标志；所述测量车在待测路面上运行时，用所述摄像装置拍摄测量车运行过程中不同时刻的合作标志的图像；通过图像及数据处理实时获得路面高程，最后由所获得的一系列高程参数合成所述待测路面的纵断面剖面曲线。采用本方法适应了现代公路建设发展要求，满足高精度、高可靠度、高自动化程度检测的需要，在公路、机场等工程领域具有良好的应用前景。

Description

检测公路路面平整度的摄像测量方法

技术领域

本发明涉及公路建设、机场跑道等工程领域，以及数字摄影测量、数字图像处理、计算机视觉等学科范围，进一步是指一种检测公路路面平整度的摄像测量方法。

背景技术

路面平整度主要是指在行驶过程中引起车辆振动的路面纵断面剖面曲线的波动变化情况，获得路面平整度指标就需得到路面的高程量。其中高程指的是采样点相对理想平面的偏差，一般都是以测量起点所在水平面作为理想平面。

如图1所示，ACDF为理想平面，ABDE为路面，ABD为路面纵断面剖面曲线，则|BC|为高程。

路面平整度是改进初级阶段的路面铺设、路面施工验收、城市道路路面评价中一个重要的指标，直接决定了车辆行驶的舒适度、路面的安全性及使用状态。路面平整度指标能为决策者提供重要的信息，使决策者能为路面的维修、养护及翻修等作出优化决策。另一方面，路面平整度能准确地提供路面施工质量的信息和质量评定的客观指标。

在我国，路面平整度的检测一直是路面评价中的一个难点，其主要原因是路面平整度检测仪的研发和评价理论的研究起点较低，致使我国过去自主生产的大多数平整度仪无法直接测得国际通用的国际平整度指标IRI，同时尚未形成一套适应国情的路面平整度评价理论体系。在路面平整度检测技术及检测仪器方面中国与发达国家相比仍存在相当差距，影响了我国公路及城市道路建设质量管理及周期性评价。我国交通部在上世纪九十年代制定过平整度检测规范，1998年提出采用国际上通用的国际平整度指标IRI。但事实上，在基层部门仍很少采用国际平整度指标IRI。其主要原因是这方面的检测装备比较落后，技术和人才相对缺乏；另一方面，进口的平整度仪器操作和检测内容有时不符合我国的实际应用要求，外文版的操作界面增加了进口仪器的操作难度，仪器的标定和维修保养往往依赖于原产国，使用不便，价格昂贵。在我国平整度检测技术的应用中，平整度标准差应用得较为广泛。为获得国际平整度指标IRI，平整度检测部门常将平整度标准差转换为国际平整度指标IRI。交通部公路科学研究所曾将平整度标准差σ和国际平整度指标IRI进行过相关分析，得出国际平整度指标IRI可通过平整度标准差来获得，即：

IRI＝σ/0.6    (1.1)

事实上，以上的转换公式只在仅有短波长的路面适用，而当路面具有中、长波长的成份时(即路面具有小幅起伏或有斜坡时)，以上的公式不成立。在现实中，绝大部分路面都具有小幅起伏或有斜坡，只是一般不易直观看出。只有极为平坦的路面方能采用以上的转换公式。可以说以上的公式在应用上有较大的局限性，不宜推广应用，只是在没有其它办法获得围际平整度指标IRI的情况下，勉强使用。

我国平整度仪的研制主要起始于上世纪八十年代初。当初西安、北京、上海的市政部门和公路研究部门分别开始了连续式平整度仪(八轮仪)的研制，并于八十年代中期开始了具体的应用。时至今日，连续式平整度仪仍有较大的应用市场，但连续式平整度仪有其根本的局限性。由于其检测的波长限定在短波长范围(小于1.5米)，因此无法获得国际平整度指标IRI(IRI要求检测波长必须大于30米)。连续式平整度仪所能检测的是平整度标准差，而平整度标准差所能反映的仅是短波长的平整度。随着我国对平整度检测要求的提高，连续式平整度仪越来越不适应市场应用。另一种响应式检测类，其主要局限是仪器须定期标定，且无法直接获得国际平整度指标IRI。但随着国际平整度指标IRI的普及使用和交通部对IRI的要求，响应式检测仪的应用也已开始受到制约。因此，市场急需一种符合我国的实际应用要求、操作难度小、仪器的标定和维护保养不依赖国外的直接式平整度测量仪。

近年来，以计算机技术和数字图像处理技术为核心的信息技术得到飞速发展，数字摄像装置制造工艺水平大幅度提高，这些科技进步使得利用摄像测量方法实施路面平整度的测量成为可能。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，针对现有技术存在的缺陷，提出一种检测公路路面平整度的摄像测量方法，它将摄像测量运用于公路平整度检测，系统数字化程度高，可满足高速公路和机场跑道要求高精度、高可靠度、高自动化程度检测的需要，从而大大提高路面平整度参数水平，以适应现代高等级公路建设发展要求。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，所述检测公路路面平整度的车内摄像测量方法为：

a.将测量车置于待测路面上，在所述测量车车内一端固定安装一摄像装置，其光轴平行于车底平面，在车内另一端垂直车底平面安置2个相隔r距离，且高度不同的标志杆，两标志杆只可在垂直车底平面方向运动；标志杆的顶端各设置一合作标志；

b.所述测量车在待测路面上运行时，用所述摄像装置拍摄测量车运行过程中不同时刻的合作标志的图像；

c.通过图像及数据处理实时获得路面高程；

进一步地，用所获得的路面高程参数合成所述待测路面的纵断面剖面曲线。

其中所述路面高程参数获得的方法为：

P₁、P₂为安装在测量车标志杆上的合作标志，两标志杆平行距离固定为r，测量车在测量时速度为V米/秒，摄像装置每秒能拍摄H帧，则通过亚象素定位，由两合作标志点分别得到采样间隔s＝V/H的相对高程测量值Δ_1c、Δ_2c：

Δ_c＝Δ_s-Δ_x

其中：

Δ_c为摄像机测量出来的高程差

Δ_s为路面的实际高程差

Δ_x为基准平台的变化量

由测得的一系列相对高程量Δ_1c，n、Δ_2c，n得到一系列高程测量值h_1c，n，h_2c，n：

$h_{1c,n}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1c,i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-{\mathrm{\Δ}}_{1x,i})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}$

$h_{2c,n}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2c,i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\Δ}}_{2s,i}-{\mathrm{\Δ}}_{2x,i})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}$

由以上一系列采样间隔为s的高程测量值可分别得出两条曲线函数f₁(S)、f₂(S)；

再在两条曲线函数f₁(S)、f₂(S)上以间隔距离为r插值取点，得到一系列间距为r(即两标志杆之间的距离)的离散值h′_1c，n、h′_2c，n：

$h_{1c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}^{\′},$ $h_{2c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}^{\′},$

${\mathrm{\Δ}}_r=h_{2c,n}^{\′}-h_{1c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}^{\′}$

由于基准平台的变化量相同，由此有：

${\mathrm{\Δ}}_r=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}=h_2-h_1$

其中：

h₁为测量车运动到第n个r距离后的第一标志杆所在位置的真实高程；

h₂为测量车运动到第n个r距离后的第二标志杆所在位置的真实高程；

所以Δ_r即为间距为r的路面实际高程差；

由于路面有倾角量为θ的坡度，测量车上合作标志点p2所在位置与合作标志点p1所在位置的相对高程Δ_R为：

Δ_R＝r×sinθ+Δ_r×cosθ

由上述一系列间距为r的实际相对高程差Δ_R，n，求出一系列间距为r，相对基点的绝对高程h_n：

$h_n=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{R,i}.$

由以上可知，本发明为一种检测公路路面平整度的摄像测量方法，它可满足高速公路和机场跑道要求高精度、高可靠度、高自动化程度检测的需要，大大提高了路面平整度参数水平；应用本发明方法时，只需测量前一次性标定好相机，使合作标志处于摄像装置视场范围内即可，因此在实际使用中，操作简单，测量装置的可操作性好。

附图说明

图1为路面剖视结构示意图；

图2为本发明所述摄像测量方法原理示意图；

图3为合作标志点样式；

其中(a)为圆形，(b)为十字丝，(c)为对顶角；

图4为摄像机测量关系图；

图5为本发明方法中离散数据拟合曲线示意图；

图6为本发明方法中在拟合曲线上取离散点示意图；

图7为基准平台在倾角情况下参数关系图；

图8为车辙计算方法示意图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

车内平整度检测的摄像测量装置的实验方案图如图2所示，C₁为安装在测量车尾部的摄像机，P₁、P₂为安装在测量车标志杆上的合作标志，两标志杆始终垂直于汽车基准平台，其平行距离固定为r，摄像机C₁固定安装在汽车的基准平台上，其光轴垂直于标志杆。

本实施例所述检测公路路面平整度的车内摄像测量方法详细步骤包括：

a.测量车T为图2所示四轮车。将测量车置于待测路面R上，在所述测量车车内一端固定安装的一高速摄像机C₁光轴平行于车底平面，在车内另一端垂直车底平面相隔r距离安置2个高度不同的标志杆，杆的顶端各设置一合作标志P₁、P₂，两标志杆只可以在垂直车底平面方向运动，两杆的高度差不至于在测量过程中使得两合作标志互相遮挡；

b.所述测量车在待测路面R上运行时，用所述摄像装置C₁拍摄测量车运行过程中不同时刻的合作标志P₁、P₂的图像；

c.通过图像及数据处理实时获得路面高程；

d，最后用所获得的路面高程参数合成所述待测路面的纵断面剖面曲线。

其中合作标志如图3所示，可以是圆形，也可以是对角形，或十字丝，或其它任意容易识别的图形。

测量开始前调整摄像装置使合作标志位于视场的中央，调整好视场的大小，保证在整个测量过程中，合作标志点不脱出视场，而视场也不至于过大，并在此时确定两合作标志点在图像中的运动量与实际的运动量的关系，即根据视场内线段长度、区域面积之合作标忐的先验知识，实时标定出图像的比例系数，用于最终路面几何参数的计算。测量过程中，由于合作标志固连在测量车的标志杆上，该标志杆随着测量车同步前进，但其上下运动不受测量车的约束，所以摄像装置测得的合作标志的偏移量实际上是路面高程的变化量与基准平台的位移量之差。假设测量车在测量时速度为V米/秒，摄像机每秒能拍摄H帧，通过亚象素定位，由两合作标志点可分别得到一系列采样间隔为s＝V/H的相对高程测量值Δ_1c、Δ_2c，见图4，可知：

Δ_c＝Δ_s-Δ_x

其中：

Δ_c为摄像机测量出来的高程差

Δ_s为路面的实际高程差

Δ_x为基准平台的变化量

由测得的一系列相对高程量Δ_1c，n、Δ_2c，n，可得到一系列的高程测量值h_1c，n，h_2c，n：

$h_{1c,n}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1c,i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-{\mathrm{\Δ}}_{1x,i})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}$

$h_{2c,n}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2c,i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\Δ}}_{2s,i}-{\mathrm{\Δ}}_{2x,i})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}$

由以上一系列采样间隔为s的高程测量值可分别得出两条曲线函数f₁(S)、f₂(S)，如图5所示。其中采样间隔s为摄像装置每帧图像中测量的距离。

再在已得到的两条曲线函数上以间隔距离为r插值取点，由此可得到一系列间距为r(即两标志杆之间的距离)的离散值h′_1c，n、h′_2c，n，如图6所示。

$h_{2c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}^{\′}$

可以得到：

${\mathrm{\Δ}}_r=h_{2c,n}^{\′}-h_{1c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}^{\′}$

在同一时刻两合作标志点所对应的是同一相机位置即同一时刻的基准平台，所以：

Δ′_1x，t＝Δ′_2x，t

由此有：

${\mathrm{\Δ}}_r=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}=h_2-h_1$

其中：

h₁为测量车运动到第n个r距离后的第一标志杆所在位置的真实高程

h₂为测量车运动到第n个r距离后的第二标志杆所在位置的真实高程

所以Δ_r即为间距为r的路面实际高程差

由一系列间距为r的实际相对高程差Δ_r，n，可以求出一系列间距为r，相对基点的绝对高程h_n：

$h_n=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{r,i}$

以上对绝对高程的求解是在假设基准平台没有倾角时进行的，那么Δ_r是指虑除基准平台倾角的高程值。当测量车在有坡度的路面上行驶测量时，需要加入一个倾角量θ，θ角可以通过测量车上的陀螺仪测得。见图7如示。

可知在考虑了倾角θ后，合作标志点p2所在位置与合作标志点p1所在位置的相对高程Δ_R，即为两标志杆间的距离r和虑除基准平台倾角的高程差值Δ_r在垂直水平方向的投影：

Δ_R＝r×sinθ+Δ_r×cosθ

由一系列间距为r的实际相对高程差Δ_R，n，可以求出一系列间距为r，相对基点的绝对高程h_n：

$h_n=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{R,i}$

由这一系列的绝对高程h_n即可得到路面的纵向剖面曲线。

如果横向安置这样的标志杆在5组或5组以上，按照上述计算方法，则可得到5条或5条以上的纵向剖面曲线，由同一时刻测得的5个或5个以上的高程量h₁、h₂、h₃、h₄、h₅等即可得到路面的横向剖面曲线，以5组标志杆为例，如图8所示，得到路面的车辙公式如下：

左轮车辙：RUT＝((h₁+h₃)-2h₂)/2

右轮车辙：RUT＝((h₃+h₅)-2h₄)/2

由于测量用的摄像装置固定在基准平台上，在测量过程中，基准平台是随路面的起伏而起伏的，因此如何消去车体自身垂直位移就成为这类检测技术的关键问题。最直观的方法是设想在车体上装置一个不随车体作垂直运动的基准作为像机的载体，如早期的惯性基准。而现代检测技术则采用计算修正惯性基准即用加速度传感器测量基准平台的加速度，经二次积分得到车体的垂直位移Z，将Z加到高程实际测量值W中，则可得到路面高程值H，即

H＝Z+W

然而理论分析和实验运行都表明，这种修正不仅因为加速度传感器还对角度变化敏感，如转弯、俯仰等，同时要进行同步标定十分困难，因而不是理想的方法。为此，本发明设计了双合作标志点互差的方法来消除摄像装置的震动，以此消除基准平台随路面的起伏及震动对测量的影响。

通过采用各种已有数字图像处理技术，可以高精度地检测并定位图像点位置。例如，亚像素图像定位技术就是一种先进的图像处理方法之一，运用它使图像中目标定位精度高于图像的物理分辨率。本发明可采用如下亚像素定位技术：

1、使用自适应模板相关滤波法

基本思想是制作参数可以调整的模板，对每个粗定位点，首先确定应选模板的参数，选择最合适的模板，用所选模板对粗定位点及其邻域点进行相关运算，用所得相关系数拟合曲面，确定最大相关位置。

2、自适应阈值重心法

对于有些目标，可以通过多种图像处理的方法提取具有一定面积的目标区域，并考虑到目标的灰度分布特征，采用灰度重心法，在目标区域内以灰度为权值求出目标区域的灰度重心作为目标位置，同时采用带自适应阈值的高斯分布模板对特征目标进行跟踪定位。

3、灰度图拟合法

对于有些目标，还可直接根据目标图像的特征，选用合适的解析曲面，对灰度图进行曲面拟合，再求出解析曲面的极值位置，从而实现目标的亚像素精度定位。

4、根据灰度特征进行指定区域或全场的自动识别

如图3所示，对顶角标志图像具有一定的特征，如对角区域同为亮或暗而平均灰度差异小，邻角区域一亮一暗而平均灰度差异大，4个角域各自的平均灰度与整个区域的平均灰度有较大差异，中心区的平均灰度与整个区域的平均灰度相近，同一角域内象素间灰度差异小，标志外缘有椭圆或近似椭圆存在，有两条相交于中心的阶跃边缘存在。充分利用这些特征，可以可靠地实现高精度的识别与定位。

实施本发明，可采用以摄像装置和个人计算机(或DSP处理器)及陀螺仪为核心的硬件设备，对硬件依赖程度低，数字化程度和自动化程度高，可采用计算机对摄像装置获得的图像数据进行存储、复制、传输和自动化处理。

摄像装置的选择与安装：数字摄像装置速度快、存储方便，易于实现后处理的数字化、自动化，因此采用数字摄像装置比模拟摄像装置更合适。由于测量车在不良路况上运行过程中伴随有剧烈振动存在。为保证摄像装置的正常工作状态，正确获得合作标志物图像，需要将摄像装置固定在测量车上。

处理器选择设计方案：在路面平整度参数的检测中，可以采用PC计算机或DSP处理器，作为图像存储、数据处理设备。由于DSP处理器速度快、操作简便，因此更适合用在实际装置中。在摄像装置选定，可以根据摄像装置的接口方案设计DSP处理器。

所述测量车可以是专用的路面检测车。

用上述方法检测并得出路面纵断面剖面高程(曲线)，然后通过软件直接计算出国际平整度指标IRI和平整度标准差σ；在路面沥青摊铺等施工过程中可将平整度等参数传送给施工机械，为施工过程路面平整度等参数的实时控制提供依据。

Claims (8)

1、一种检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，包括如下步骤：

a.将测量车置于待测路面上，在所述测量车车内一端固定安装一摄像装置，其光轴平行于车底平面，在车内另一端垂直车底平面安置2个相隔r距离，且高度不同的标志杆，两标志杆只可在垂直车底平面方向运动；标志杆的顶端各设置一合作标志；

b.所述测量车在待测路面上运行时，用所述摄像装置拍摄测量车运行过程中不同时刻的合作标志的图像；

c.通过图像及数据处理实时获得路面高程。

2、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，由所获得的路面高程参数合成所述待测路面的纵断面剖面曲线。

3、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的车内摄像测量方法，其特征是，所述路面高程参数获得的方法为：

P₁、P₂为安装在测量车标志杆上的合作标志，两标志杆平行距离固定为r，测量车在测量时速度为V米/秒，摄像装置每秒能拍摄H帧，通过亚像素图像定位技术定位两合作标志点，分别得到采样间隔s＝V/H的相对高程测量值Δ_1c、Δ_2c：

Δ_c＝Δ_s-Δ_x

其中：

Δ_c为摄像装置测量出来的高程差

Δ_s为路面的实际高程差

Δ_x为基准平台的变化量

由测得的一系列相对高程量Δ_1c，n、Δ_2c，n得到一系列高程测量值h_1c，n，h_2c，n：

$h_{1c,n}==\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1c,i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-{\mathrm{\Δ}}_{1x,i})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}$

$h_{2c,n}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2c,i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\Δ}}_{2s,i}-{\mathrm{\Δ}}_{2x,i})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}$

由以上一系列采样间隔为s的高程测量值可分别得出两条曲线函数f₁(S)、f₂(S)；

再从两条曲线函数f₁(S)、f₂(S)上以间隔距离为r插值取点，得到一系列间距为r(即两标志杆之间的距离)的离散值h′_1c，n、h′_2c，n：

$h_{1c,n}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}^{\′},$ $h_{2c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}^{\′}$

${\mathrm{\Δ}}_r=h_{2c,n}^{\′}-h_{1c,n}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2x,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1x,i}^{\′}$

由于基准平台的变化量相同，由此有：

${\mathrm{\Δ}}_r=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{2s,i}^{\′}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{1s,i}^{\′}=h_2-h_1$

其中：

h₁为测量车运动到第n个r距离后的第一标志杆所在位置的真实高程；

h₂为测量车运动到第n个r距离后的第二标志杆所在位置的真实高程；

所以Δ_r即为间距为r的路面实际高程差；

由于路面有倾角量为θ的坡度，测量车上合作标志点p2所在位置与合作标志点p1所在位置的相对高程Δ_R为：

Δ_R＝r×sinθ+Δ_r×cosθ

由上述一系列间距为r的实际相对高程差Δ_R，n，求出一系列间距为r，相对基点的绝对高程h_n：

$h_n=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{R,i}.$

4、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，所述摄像装置为高速数字摄像机。

5、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，所述合作标志为圆形、十字丝、或对顶角形状。

6、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，采用亚像素图像定位技术进行所述图像处理，定位图像中的合作标志点位置。

7、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，根据视场内线段长度、区域面积之合作标志的先验知识，实时标定出图像的比例系数，用于最终路面几何参数的计算。

8、根据权利要求1所述检测公路路面平整度的摄像测量方法，其特征是，所述测量车上横向设置有5对以上标志杆，通过对固定在所述标志杆上的合作标志进行测量，即可得到路面的横向剖面曲线，测得路面的车辙深度。

Images