CN109540104A - 一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，包括无人机飞行单元、摄像采集单元及地面管理单元，其巡察管理流程如下，S1、设定飞行参数：规划无人机飞行单元的飞行航线，设定影像采集角度和采集频率；S2、公路巡察：摄像采集单元基于PPK和高清摄像机对公路进行影像拍摄，获取包含公路管理区的区域影像；S3、影像数据处理，对区域影像进行处理并比对，进而输出问题区。通过高清数字摄像机对公路实施航拍，并对航拍影像进行处理，得到反馈公路周边真实情况的数字正射影像图，实现公路管理区巡察；且，可随时调取或查阅无人机的飞行线路和录像，实现对路政巡查的有效监督管理。
Description
技术领域
本发明涉及公路管理技术领域，特别是一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统。
背景技术
公路路政管理是指公路管理机构根据法律法规的受权行驶保护公路路产路权的职责。其主要工作是日常公路路政人员的公路巡查，发现损坏公路的违法行为及时制止并对相对人做出行政处罚，其次是，对公路及公路附属设施的巡检，确保其不被盗或损坏。目前，公路路政管理主要以人为巡察为主，一是工作效率低，二是该工作模式缺乏有效监督，不能更好更有效的保护路产路权和管理工作。
发明内容
本发明的发明目的是，针对上述问题，提供一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，可实现公路管理区巡察。
为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，包括地面管理单元及安装在无人机上的飞行单元和摄像采集单元，其巡察管理流程包括以下内容，
S1、设定飞行参数：地面管理单元根据公路管理实际要求规划无人机飞行单元的飞行航线，设定摄像采集单元的影像采集角度和采集频率；
S2、公路巡察：无人机飞行单元控制无人机按规划航线飞行，同时，摄像采集单元基于PPK和高清摄像机对公路进行影像拍摄，获取包含公路管理区的区域影像；
S3、影像数据处理，包括以下内容：
S31、地面管理单元接收摄像采集单元的区域影像，先结合无人机的POS数据和区域影像，通过航空影像数据处理软件的空中三角测量技术处理生成稀疏的空中三角加密点云；
S32、然后，利用稀疏的空中三角加密点云去结合平面控制点，在区域影像中标记平面控制点，以便计算出更加高精度的数据成果；
S33、标记平面控制点完成后，再次利用空中三角测量技术进行高精度处理，生成密集的空中三角加密点云；
S34、然后，由于数据处理软件生成的成密集空中三角加密点为全局点云，为确保数据成果的精度和符合工作实际，需要人工检校和修改密集点云数据，因而，通过人工检校和修改密集的空中三角加密点云，并据此生成的正射影像图和DEM模型；
S35、将正射影像图及DEM模型导入GIS地理信息系统进行公路管理所需信息采集或数据匹配，从而得到反应公路管理区的当前状况的当前影像和信息；
S36、将该当前影像和信息与作为基准采集的基准数据比对，得到并记录公路管理区范围内存在差异的问题区，并测算及记录各个问题区的面积及体积；
S37、按合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的公路状况类型进行分类，标记及归类该问题区所属的类型，形成公路管理区的公路管理数据成果，推送上报给相关部门处理。
其中，在影像数据处理过程一是要控制影像相对精度，如：(1)每个像对连接点分布均匀，每个标准点位区有连接点。自动相对定向时，每个像对连接点数目一般不少于30个。(2)标准点位区落水时，沿水涯线均匀选择连接点。(3)航向连接点宜3度重叠，旁向连接点宜6度重叠。(4)数码航摄仪获取的影像，在精确改正畸变差的基础上，连接点距离影像边缘可放宽至0.1cm。又如：绝对定向与区域网平差基本定向点(测图定向点)残差限值为连接点中误差限值的0.75倍，检查点误差限值为连接点中误差限值的1.0倍，区域网间公共点较差限值为连接点中误差限值的2.0倍。
作为一选项，步骤S3中，在对该问题区域进行标记、测量计算及归类时，根据该问题区所处的地理位置，结合正射影像图反映的公路路面情况，对该问题区进行测量计算判断；若是该标记的问题区或计算结果反映出公路裂缝、坑槽或积水的情况，则归为公路损坏及安全隐患问题，并及时推送上报。
作为一选项，步骤S3中，经处理后生成的正射影像图及DEM模型，经过GIS地理信息系统采集数据并与基准数据比对，若是处于公路管理区外或公路管理区内被审定为合法公路设施，则将该数据加入本次比对所用的基准数据，形成下一次比对所用的基准数据。反之，若是被判定为违法信息的，则推送给相关部门，信息并记录在案，备后续监督使用。
作为一选项，该系统还包括公路应用平台和移动平台，公路应用平台根据GIS地理信息系统提供的接口调取公路管理数据成果，通过公路信息采集、巡查发现问题登记及公路路产管理模块展示划定管理区的实际影像图、数字线画图及高程数据，以及包括合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的公路状况类型的标记；移动平台从GIS地理信息系统或公路应用平台共享公路管理数据成果，移动平台沿着公路线设置行走路线，在行走路线两侧调取数字线画图生成公路管理区，设定设备屏幕的可见范围形成阅览视野，阅览视野显示所选择要显示的公路状况类型及标记，公路状况类型及标记包括合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的类型及标记，且阅览视野以我的位置为轴心沿着行走路线向前或向后平移。
由于采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：
本发明通过高清数字摄像机对公路实施航拍，并对航拍影像进行处理，得到反馈公路周边真实情况的数字正射影像图和DEM模型，结合GIS地理信息系统的数据采集，实现公路管理区巡察；在第一次空中三角测量处理基础上，再次利用空中三角测量技术进行高精度处理，使其处理成果达到较高的精度；且，可随时调取或查阅无人机的飞行线路和录像，实现对路政巡查的有效监督管理。
附图说明
图1是本发明的巡察管理流程图。
图2是本发明的空中三角测量加密处理流程图。
图3是本发明的POS数据转换示意图。
图4是本发明的影像数据文件结构示意图。
图5是本发明的影像数据导入示意图。
图6是本发明的相机标定结果示意图。
图7是本发明的相机参数选项设置示意图。
图8是本发明的相机投影及点云分布示意图。
图9是本发明的标记平面控制点示意图。
图10是本发明的正射投影示例。
图11是本发明的DSM数据地表模型示例。
图12是本发明的数据比对发现违法建筑问题区示例。
图13是本发明的数据比对发现公路安全隐患问题区示例。
图14是本发明的公路管理应用平台示例。
图15是本发明的公路管理移动平台示例。
具体实施方式
以下结合附图对发明的具体实施进一步说明。
实施例
本实施例的一种利用摄像测量技术用于公路管理的无人机系统，包括地面管理单元及安装在无人机上的飞行单元和摄像采集单元，参见图1，其巡察管理流程包括以下内容：
步骤S1、设定飞行参数：地面管理单元根据公路管理实际要求规划无人机飞行单元的飞行航线，设定摄像采集单元的影像采集角度和采集频率。
无人机在飞行前需要事先了解无人机的飞行线路、飞行高度、了解飞行区域天气等事前工作。根据公路管理的要求规划航线和数据采集的频率，如：航线间隔距离、数据采集距离、拍摄照片相对地面物的分辨率等。
为确保飞行安全规划好的航线需要报相关人员二次审核，另外根据法律规定需要报空管部门审批后，在空管部门的监管下进行飞行。
步骤S2、公路巡察：无人机飞行单元控制无人机按规划航线飞行，同时，摄像采集单元基于PPK和高清摄像机对公路进行影像拍摄，获取包含公路管理区的区域影像。
无人机按规定的航线开展公路巡察及采集数据。无人机起飞后，无线传输系统视频实时传回地面控制中心，实现实时监控。高清摄像机按设定的距离采集数据，无人机飞近系统记录飞机位置、姿态、方位角等POS数据。
步骤S3、影像数据处理，包括以下步骤：
S31、地面管理单元接收摄像采集单元的区域影像，先结合无人机的POS数据和区域影像，通过航空影像数据处理软件的空中三角测量技术处理生成稀疏的空中三角加密点云；
S32、然后，利用稀疏的空中三角加密点云去结合平面控制点，在区域影像中标记平面控制点，以便计算出更加高精度的数据成果；
S33、标记平面控制点完成后，再次利用空中三角测量技术进行高精度处理，从而生成密集的空中三角加密点云；
S34、然后，由于数据处理软件生成的成密集空中三角加密点为全局点云，为确保数据成果的精度和符合工作实际，需要人工检校和修改密集点云数据，因而，通过人工检校和修改密集的空中三角加密点云，并根据该经人工检校和修改的点云成果，利用航空影像数据处理软件生成的正射影像图和DEM模型为最终的影像处理数据成果；
S35、将正射影像图及DEM模型导入GIS地理信息系统进行公路管理所需信息采集或数据匹配，从而得到反应公路管理区的当前状况的当前影像和信息；
S36、将该当前影像和信息与作为基准采集的基准数据比对，得到并记录公路管理区范围内存在差异的问题区，并测算及记录各个问题区的面积及体积；
S37、按合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的公路状况类型进行分类，标记及归类该问题区所属的类型，形成公路管理区的公路管理数据成果，推送上报给相关部门处理。
其中，公路状况类型为设置于公路管理区路面上的设施等的状况类型，公路设施包括公路、公路桥梁、公路标志、公里桩等；违法建筑及设施为建在公路管理区内的塔杆器和公路上龙门架等建筑；公路损坏及安全隐患包括公路路面出现裂缝、坑槽、积水等存在安全隐患的情况。
在一实施例中，步骤S3中，经处理后生成的正射影像图及DEM模型，经过GIS地理信息系统采集数据并与基准数据比对，若是处于公路管理区外或公路管理区内被审定为合法公路设施，则将该数据加入本次比对所用的基准数据，形成下一次比对所用的基准数据。反之，若是被判定为违法信息的，则推送给相关部门，信息并记录在案，备后续监督使用。使得基准信息得以更新为最接近的，以免重复标记作业。
在一实施例中，步骤S3中，在对该问题区域进行标记、测量计算及归类时，根据该问题区所处的地理位置，结合正射影像图反映的公路路面情况，对该问题区进行测量计算判断；若是该标记的问题区或计算结果反映出公路裂缝、坑槽或积水的情况，如影像和DEM模型反映中有积水、坑洼或平整的路面出现不规则的断列等情况，则归为公路损坏及安全隐患问题，并及时推送上报。自动检测并及时推送，以便及时发出警报及修复，有效降低事故隐患。
下述将对空中三角测量进行具体说明。
无人机遥感图像的几何变形主要有内部误差和外部误差两类。内部误差是由传感器结构等因素引起的，如摄像机的焦距变动、像主点偏移、镜头畸变等。外部误差是指遥感器以外的各因素所造成的误差，如传感器的外方位变化、传感介质不均匀、地形起伏等因素所引起的误差。同时无人机体积小、重量较轻，难以使用专业的航空摄像机、记录仪、云台等辅助设备，且无人机多在中低空飞行、气流辅助，易导致控制姿态变化。在飞行过程中受风力、自身抖动、偏航等原因的影像，拍摄的图像来自不同高度和视角，因而也会产生一定的畸变。在开展空中三角测量前，需要做准备工作：检查所有原始原片，对模糊、失焦、有雾的航片进行处理。然后，对区域影像进行空中三角测量作业流程，生成空中三角加密点云，具体过程如下，参见图2-图7：
301、采用Pix4D或Inpho航空影像数据处理软件，创建测量区域目录，并创建区域影像文件表、相机文件及控制点文件，产生或修改三种测量区域基础数据文件。
参见图3，将原始航片的POSE数据“xxx.log”文件转为数据处理软件能识别的“TXT”文件；并将POS第一列的ID号与原始航片编号一一对应。
参见图4，整理影像数据文件结构。
302、构件新建项目，并导入区域影像。
使用数据处理软件新建一个项目，并把影像数据导入软件中，参见图5。
如果航拍所使用的相机未经过检校，使用程序中的相机自标定模块。根据程序自标定得到相关相机的相机参数和采用多少焦距的镜头。参见图6，为相机标定结果。
最后，参见图7，设置计算初始相机参数的选项，勾选1.Initial Processing，点击Start开始进行空中三角测量。
303、根据区域影像文件表及相机文件，对区域影像进行内定向。
304、根据内定向结果确定航线拼接点，确定航线的区域影像相互位置对应关系。
305、根据航线拼接点，对区域影像进行相对定向。
306、相对定向完成后，对区域影像进行自动模型连接，形成区域影像模型。
307、检测区域影像的相对定向及模型连接的粗差，并自动选点进行修测。
308、完成粗差修测后，标记平面控制点；
309、标记完成后，进行平差计算，若是精度满足要求则执行下一程序，否则编辑拼接点并重新计算平差。
310、输出区域加密点云。
311、将该区域加密点云与相邻区域加密点云进行接边。
312、接边完成后，各区域重新平差，若是接边满足要求则执行下一程序，否则修测接边点并重新计算平差。
313、接边点坐标取中数。
314、各区域重新平差。
315、输出各区域空中三角加密点云。
在上述空中三角测量中，应当满足下列要求：
一、相对定向要求：
1、相对定向精度不应大于下表1的规定。
表1：相对定向精度表
| 影像类型 | 连接点上下视差中误差 | 连接点上下视差最大残差 |
| 数码航摄仪获取 | 1/3像素 | 2/3像素 |
2、每个像对连接点分布均匀，每个标准点位区有连接点。自动相对定向时，每个像对连接点数目一般不少于30个。
3、标准点位区落水时，沿水涯线均匀选择连接点。
4、航向连接点宜3度重叠，旁向连接点宜6度重叠。
5、数码航摄仪获取的影像，在精确改正畸变差的基础上，连接点距离影像边缘可放宽至0.1cm。
6、自由图边在图廓线以外应有连接点。
7、人工选择用于航线初始连接的连接点时满足以下要求:
(1)相邻航线之间最少选2个航线连接点，选择在首尾；航带间航偏角变化较大的航带，增加航线连接点数量；
(2)航线较长时，每隔10-12张像片选择1个航线连接点；
(3)交叉航线，在两个航线的公共区域，至少选择3个航线连接点，且不应分布在一条直线上。
8、自动航线连接时，注意外方位元素等辅助参数的使用方法，如是否包含GPS天线分量的改正等。
二、绝对定向与区域网平差计算要求：
1、区域网平差计算结束后，基本定向点(测图定向点)残差限值为连接点中误差限值的0.75倍，检查点误差限值为连接点中误差限值的1.0倍，区域网间公共点较差限值为连接点中误差限值的2.0倍。
2、检查点的平面中误差、高程中误差分别按公式C计算。
式中：ml——检查点中误差，单位为米(m)；△——检查点野外实测值与解算值的误差，单位为米(m)；n——参与评定精度的检查点数，一幅图应有一个检查点。
3、区域网之间公共点的平面中误差、高程中误差分别按公式D估算。
式中：mz——公共点中误差，单位为米(m)；d——区域网之间公共点较差，单位为米(m)；n——参与评定精度的点数。
4、区域网根据航摄分区、利用控制点的分布以及地形条件等情况灵活划分，可以合并多个航摄分区为一个区域网。
5、平差计算时对连接点、像片控制点进行粗差检测，剔除或修测检测出的粗差点。
6、对于IMU/GPS辅助空中三角测量和GPS辅助空中三角测量，导入摄站点坐标、像片外方位元素进行联合平差，应注意GPS天线分量、IMU偏心角系统改正值。
7、区域网之间的公共点接边，平面和高程较差不大于前述(1)中的规定，取中数作为最后使用值。
空中三角测量计算完成后，即可看到相机投影及点云分布示意，参见图8。基于空中三角测量数据，即可进行成果数据处理工作，主要工作有以下步骤：
第一步：标记平面控制点
空中三角测量计算完成后，得到无坐标系的相机位置和点云坐标，此时需要在影像中标记像控点位置。平面控制点主要用于纠正正射影像图。参见图9。
第二步：生成正射影像图和DSM
如前述，完成平面控制点标记后，即可开始真正射影像图生成计算并生成DEM模型。参见图10及图11。
第三步：数据采集与匹配
数据处理生成的正射影像和DSM模型导入GIS地理信息系统进行数据采集与比对软件与原始数据进行数据分析，可轻松发现侵入公路管理红线范围内违法行为信息、存在的安全隐患和公路路面损坏情况等信息。参见图12，成果数据与原始数据比对发现的违法行为；参见图13，通过数据成果发现公路安全隐患。
第四步：影像数据和信息数据推送
经过GIS地理信息系统数据处理后，数据成果主要形成两种数据文件，一种是文本数据格式文件，可存放于数据库中；一种是图片文件，以瓦片的形式存放。公路管理部门应用系统根据GIS系统提供的接口调取所需要的数据。
第五步：数据成果应用
GIS地理信息系统推送的数据成果包括公路桥梁、标记、道口等设施标记，及违法建筑等违法信息标记，以及划定管理区的实际影像图、数字线画图、高程等数据。
参见图14，数据成果与公路应用平台数据共享，公路应用平台根据GIS地理信息系统提供的接口调取公路管理数据成果。路政管理系统包括公路信息采集、巡查发现问题登记及公路路产管理等模块，通过公路信息采集、巡查发现问题登记及公路路产管理模块展示划定管理区的实际影像图、数字线画图及高程数据，以及包括合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的公路状况类型的标记，其还可在地图上标注问题区。
参见图15，数据成果与公路应用平台数据与移动平台共享，移动平台从GIS地理信息系统或公路应用平台共享公路管理数据成果。该移动平台沿着公路线设置行走路线，在行走路线两侧调取数字线画图生成公路管理区，设定设备屏幕的可见范围形成阅览视野，阅览视野显示所选择要显示的公路状况类型及标记，公路状况类型及标记包括合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的类型及标记，且阅览视野以“我的位置”为轴心沿着行走路线向前或向后平移，还设置标记选项以进行标记编辑。从而，可在移动端上完成巡察及阅览，还可结合GPS定位并垂直于公路线(行走路线)将“我的位置”限定在行走路线上，根据实时实地情况进行实时的实地的巡察。
如上述，本发明具有如下优点：
1.1以无人机作为飞行平台，无人机通过无线传输链路和高清数字摄像机对公路实施航拍，有效的降低公路巡查成本和提高工作效率。
1.2公路巡查的无人机的飞行线路和录像，可随时调取或查阅，可实现对路政巡查的有效监督管理。
1.3无人机搭载PPK(后差分系统)和高清摄像机对公路进行倾斜影像拍摄，事后将航拍图片结合POS数据进行航空影像通过摄像测量技术处理，生成公路巡查的事后数字正射影像图，直观反馈公路周边的真实情况。
1.4利用摄影测量技术处理生成的数字正射影像图，结合GIS(地理信息系统)，为公路划定管理红线区域，实行事后监督管理。
1.5利用GIS软件，采集已进入公路管理红线区域的违法建筑、公路道口、非公路标志等管理对像并分类，建立数字公路基础数据库，以便后以调阅查询。
1.6无人机每次航拍事后航拍处理的数据与首次采集的基础数据进行自动比对，实现对进入红线管理区域内的违法项目自动报警处理，对存在的公路安全隐患及时发现。
1.7通过事后处理的数据，使用GIS软件可进航拍地面物体进行面积、体积等计算，进一步提升公路数据化管理效果。
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明，但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围，凡本发明所提示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利范围。
Claims (7)
1.一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，其特征在于：包括地面管理单元及安装在无人机上的飞行单元和摄像采集单元，其巡察管理流程包括以下步骤:
S1、设定飞行参数：所述地面管理单元根据公路管理实际要求规划无人机飞行单元的飞行航线，设定摄像采集单元的影像采集角度和采集频率；
S2、公路巡察：所述无人机飞行单元控制无人机按规划航线飞行，同时，摄像采集单元基于PPK和高清摄像机对公路进行影像拍摄，获取包含公路管理区的区域影像；
S3、影像数据处理：所述地面管理单元接收摄像采集单元的区域影像，先结合无人机的POS数据和区域影像，通过航空影像数据处理软件的空中三角测量技术处理生成稀疏的空中三角加密点云；然后利用稀疏的空中三角加密点云去结合平面控制点，在区域影像中标记平面控制点；标记平面控制点完成后，再次利用空中三角测量技术进行高精度处理，生成密集的空中三角加密点云；然后检校和修改密集的空中三角加密点云，并据此生成的正射影像图和DEM模型；将正射影像图及DEM模型导入GIS地理信息系统进行公路管理所需信息采集或数据匹配，从而得到反应公路管理区的当前状况的当前影像和信息；将该当前影像和信息与作为基准采集的基准数据比对，得到并记录公路管理区范围内存在差异的问题区，并测算及记录各个问题区的面积及体积；按合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的公路状况类型进行分类，标记及归类该问题区所属的类型，形成公路管理区的公路管理数据成果，推送上报给相关部门处理。
2.根据权利要求1所述的一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，其特征在于：所述步骤S3中，在对该问题区域进行标记、测量计算及归类时，根据该问题区所处的地理位置，结合正射影像图反映的公路路面情况，对该问题区进行测量计算判断；若是该标记的问题区或计算结果反映出公路裂缝、坑槽或积水的情况，则归为公路损坏及安全隐患问题，并及时推送上报。
3.根据权利要求1所述的一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统,其特征在于：所述步骤S3中，经处理后生成的正射影像图及DEM模型，经过GIS地理信息系统采集数据并与基准数据比对，若是处于公路管理区外或公路管理区内被审定为合法公路设施，则将该数据加入本次比对所用的基准数据，形成下一次比对所用的基准数据。
4.根据权利要求1所述的一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，其特征在于：所述步骤S3中，对区域影像进行空中三角测量技术处理的过程如下：301、采用Pix4D或Inpho航空影像数据处理软件，创建测量区域目录，并创建区域影像文件表、相机文件及控制点文件，产生或修改三种测量区域基础数据文件；302、构件新建项目，并导入区域影像；303、根据区域影像文件表及相机文件，对区域影像进行内定向；304、根据内定向结果确定航线拼接点，确定航线的区域影像相互位置对应关系；305、根据航线拼接点，对区域影像进行相对定向；306、相对定向完成后，对区域影像进行自动模型连接，形成区域影像模型；307、检测区域影像的相对定向及模型连接的粗差，并自动选点进行修测；308、完成粗差修测后，标记平面控制点；309、标记完成后，进行平差计算，若是精度满足要求则执行下一程序，否则编辑拼接点并重新计算平差；310、输出区域加密点云；311、将该区域加密点云与相邻区域加密点云进行接边；312、接边完成后，各区域重新平差，若是接边满足要求则执行下一程序，否则修测接边点并重新计算平差；313、接边点坐标取中数；314、各区域重新平差；315、输出各区域空中三角加密点云。
5.根据权利要求1所述的一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，其特征在于：所述步骤S3中，经过GIS地理信息系统数据处理后，公路管理数据成果的数据文件包括文本数据格式文件和图片文件，其中图片文件以瓦片的形式存放。
6.根据权利要求1所述的一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，其特征在于：还包括公路应用平台，公路应用平台根据GIS地理信息系统提供的接口调取公路管理数据成果，通过公路信息采集、巡查发现问题登记及公路路产管理模块展示划定管理区的实际影像图、数字线画图及高程数据，以及包括合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的公路状况类型的标记。
7.根据权利要求6所述的一种利用摄影测量技术用于公路管理的无人机系统，其特征在于：还包括移动平台，移动平台从GIS地理信息系统或公路应用平台共享公路管理数据成果，移动平台沿着公路线设置行走路线，在行走路线两侧调取数字线画图生成公路管理区，设定设备屏幕的可见范围形成阅览视野，阅览视野显示所选择要显示的公路状况类型及标记，公路状况类型及标记包括合法公路设施、违法建筑及设施和公路损坏及安全隐患的类型及标记，且阅览视野以我的位置为轴心沿着行走路线向前或向后平移。
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