CN115420753A - 基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法 - Google Patents

基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法 Download PDF

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Abstract

一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，属于路面纹理检测技术领域。本发明为解决现有路面纹理检测方法不能对存在污染物的路面进行精准检测的问题。包括：采用深度相机获取路面监测区域的原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据；分别对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样、统计滤波及数据可视化，实现原始路面纹理和存在污染物路面纹理的三维重构；对原始路面纹理重构结果和存在污染物路面纹理重构结果进行点云数据合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况。本发明方法用于实现路面表面污染物分布状况的测量。

Description

基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法
技术领域
本发明涉及基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，属于路面纹理检测技术领域。
背景技术
据交通事故数据显示，因为路面抗滑性能不足引发了约13.5％的死亡交通事故及25％的各类行车事故。而沥青路面的抗滑摩擦性能主要是由路面表面的纹理构造提供的，路面纹理的粗糙度直接影响了路面的抗滑性能。
世界道路协会PIARC根据纹理水平波长尺度将路表纹理分为不平整度、巨纹理、宏观纹理和微观纹理四类，其中路面宏观纹理和微观纹理通过影响胎-路间作用，对路面的抗滑性能起主要贡献；同时，路面污染物分布也是影响路表纹理特征的重要因素之一。附着于路表面的污染物经过长期积累，杂乱分布于路表面，其主要以两种作用形式存在于路面：一是覆盖在路表面层，对路面起到润滑作用；二是通过空隙进入到路面中，填充路面空隙，进而改变道路的宏、微观纹理，降低路面摩擦系数、抗滑性能；污染物的存在极易引发交通事故。因此，亟需一种方法能够及时获取路面纹理及表面污染物分布，以为科学评价路面抗滑性能提供理论支持。
传统路面纹理检测手段以铺砂法为主，其原理简单，成本较低，但是测量过程受环境、操作人员影响较大；主流路面纹理检测手段还包括激光测量法，因其设备昂贵、精度受环境影响等缺点无法普及。其他检测手段，有的虽然能够检测纹理数据，但却无法生成纹理图像，因此难以获取路面纹理及表面污染物的分布情况；有的既能获取纹理数据又能生成纹理图像，但过程耗时较长，效率低下，无法满足智能交通快速精准检测的要求。另外，针对路面污染物，目前的检测手段大多通过传感器实现，其成本高，并且针对分布在路面上的道路灰尘、轮胎胶泥等难以准确定位检测。
深度相机(3D相机)可用于检测拍摄空间的景深距离，具有主动式测量、实时性好、分辨率高等特点，是一种理想的高精度非接触式测量方法。目前主要应用于人体及物体识别、行为识别及场景建模等领域。路面纹理错综复杂，不同级配类型的路面纹理具有明显差异，其抗滑性能也相差较大；尤其路面存在污染物时，纹理分布将发生变化。而如何借助深度相机获取不同工况下路面纹理的变化目前相关研究较少。
发明内容
针对现有路面纹理检测方法不能对存在污染物的路面进行精准检测的问题，本发明提供一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法。
本发明的一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，包括，
步骤一：采用深度相机获取路面监测区域的原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据；
步骤二：分别对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样、统计滤波及数据可视化，实现原始路面纹理和存在污染物路面纹理的三维重构；
步骤三：对原始路面纹理重构结果和存在污染物路面纹理重构结果进行点云数据合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤一中，深度相机与路面监测区域相距30-70cm放置，路面监测区域表面与深度相机镜头平面平行；深度相机曝光时间为70000—90000ms。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤二中，对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样包括：
选择三维点云数据的体素范围为0～10mm；
将每个体素中所有数据点平均后生成一个平均数据点，将平均数据点作为相应体素的所有数据替代点。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤二中，对体素下采样结果进行统计滤波包括：
对每个平均数据点选定预设个数的邻域点；
计算每个平均数据点与预设个数邻域点的平均距离，若平均距离超出预设方差范围，则将对应的平均数据点作为离群点剔除，获得筛选后数据点。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤二中，对统计滤波结果进行数据可视化包括：
将筛选后数据点利用计算机图形学和图像处理技术转换为图形或图像显示在屏幕上，实现数据可视化。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤三中进行点云数据合并包括：
将原始路面可视化结果和存在污染物路面可视化结果显示于同一可视化窗口进行比较。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤二的体素下采样、统计滤波及数据可视化通过open3d模块的建模代码实现。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，邻域点预设个数为1～50个。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，预设方差范围为0～1。
根据本发明的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，步骤一中的三维点云数据格式为ply。
本发明的有益效果：本发明方法基于深度相机快速获取路面纹理数据，并对获取数据进行建模重构，以检测路面纹理及其表面污染物分布。具有耗时短，精度高，检测结果准确的优势。
本发明方法能在短时间内实现对路面纹理的实时动态测量，通过建模得到路面纹理及其表面污染物的瞬时分布情况，可快速且准确评价路面纹理状况，为科学评价路面抗滑性能提供理论支持，为智能交通路面实施动态检测工作提供技术支撑。
本发明方法同时兼顾了路面纹理检测的速度与效率，可对路面污染物分布状况获得明确的分析结果。
本发明方法应用到有污染物的路面后，能够得到污染物的存在对路面纹理的影响以及污染物在路面表面的分布状况，为研究路面纹理在不同工况下的演变规律提供理论支撑；与激光检测法、传统铺砂法进行对比分析验证，验证了该方法的可行性。
与现有其他路面纹理检测方法相比较，本发明方法的路面纹理建模方法直观方便，速度更快，能够节省人力物力，同时满足现有路面纹理检测技术对精度的要求。为评价路面在不同工况下的抗滑性能提供参考，有较高的推广意义。
附图说明
图1是本发明所述基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法的流程图；
图2是具体实施例一中路面纹理点云数据在相机中的预览图；
图3是具体实施例二中SMA级配路面进行重构后的图像；
图4是具体实施例二中AC级配路面进行重构后的图像；
图5是具体实施例三中路面表面部分结冰时真实路面与重构图像的对比图；
图6是具体实施例三中路面抛洒有细砂时真实路面与重构图像的对比图；
图7是对本发明方法获得的点云数据平均断面深度MPD和铺砂法获得的构造深度TD的对比示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
具体实施方式一、结合图1所示，本发明提供了一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，包括，
步骤一：采用深度相机获取路面监测区域的原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据；
步骤二：分别对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样、统计滤波及数据可视化，实现原始路面纹理和存在污染物路面纹理的三维重构；
步骤三：对原始路面纹理重构结果和存在污染物路面纹理重构结果进行点云数据合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况。
本实施方式基于结构光原理，采用三维点云数据可视化的方法进行路面纹理获取及三维点云数据建模，可通过Python代码实现对深度相机获取的路面纹理数据的建模重构，再基于建模重构得到的路面纹理模型，可以明确路面纹理分布的变化情况，同时能够获取路面存在污染物时表面的污染物分布状况。
本实施方式可以单独实现对路面监测区域原始路面的纹理三维重构，用于分析路面的防滑性能。也可以通过原始路面与存在污染物路面三维重构结果的比较，确定污染物分布状况。
深度相机的工作原理是结构光原理，其通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集，当光线照射到路面上时，路面表面的纹理高度各不相同，深度相机通过采集反射的结构光图案的信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。
进一步，步骤一中，深度相机与路面监测区域相距30-70cm放置，路面监测区域表面与深度相机镜头平面平行，保证路面监测区域完全出现在深度相机镜头中；调整相机参数，相机默认连续曝光模式，可手动调至触发模式，深度相机曝光时间为70000—90000ms(最高为100000ms)。
深度相机设置完成后，
预览路面纹理的点云数据图，再保存点云数据，即获得瞬时路面纹理的三维点云数据，格式可以为ply点云数据文件。
步骤二中，对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样包括：
体素下采样方法原理为将点云所处的空间均匀划分为等大小的n个小立方体，每个小立方体中以中心点代替其中的所有点进行下采样。
选择三维点云数据的体素范围为0～10mm；体素越小，采样得到结果的点越多。
将每个体素中所有数据点平均后生成一个平均数据点，将平均数据点作为相应体素的所有数据替代点。
步骤二中，对体素下采样结果进行统计滤波包括：
根据给定个数邻域点的方差计算结果，剔除方差之外的点，即剔除点云空间中分布稀疏的明显离群点，以保证路面纹理重构的合理性。具体如下：
对每个平均数据点选定预设个数的邻域点；
计算每个平均数据点与预设个数邻域点的平均距离，若平均距离超出预设方差范围，则将对应的平均数据点作为离群点剔除，获得筛选后数据点。
步骤二中，对统计滤波结果进行数据可视化包括：
将筛选后数据点利用计算机图形学和图像处理技术转换为直观的图形或图像显示在屏幕上，实现数据可视化。具体如下：
读取路面纹理的点云数据，设定点云数据建模颜色，调用open3d模块中的visualization库，实现路面纹理点云数据的可视化。
步骤三中进行点云数据合并包括：
在对路面原始纹理及污染物存在时的纹理进行重构后，加入了点云数据合并的操作，在同一个点云视窗中将路面原始状态及存在污染物状态的点云数据图重构后合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况，具体如下：
对路面原始纹理及存在污染物时纹理重构后的点云数据分别进行上色处理；在查看点云的类中创建一个点云可视化窗口，将路面原始纹理及污染物存在时纹理点云数据放入窗口中；使点云可视化运行，此时将原始路面可视化结果和存在污染物路面可视化结果显示于同一可视化窗口进行比较。通过在同一可视化窗口下比较路面原始纹理及污染物存在时纹理重构后两者之间的差异，得到路面表面污染物的分布状况。
再进一步，步骤二的体素下采样、统计滤波及数据可视化通过调用open3d模块的建模代码实现。
作为示例，邻域点预设个数为1～50个。
预设方差范围为0～1。
步骤一中的三维点云数据格式为ply。
对本发明方法的验证：
路面纹理点云数据获取及处理可行性的验证方法为计算路面表面纹理的平均断面深度MPD，与激光法、传统铺砂法所得路面MPD进行对比，研究本方法与两者之间的相关性，验证其可行性。
所述平均断面深度MPD的计算方式为将测量所得路面断面轮廓长度平均分成两段，第一段最高峰值h1与第二段最高峰值h2的平均值与中线高度h的差值为平均断面深度MPD，计算公式如下：
Figure BDA0003815523130000061
具体实施例一：路面纹理的快速获取。
1、将深度相机放置在距离路面50cm的位置，路面表面与相机镜头平面保持平行，保证路面完全出现在深度相机镜头中。
2、调整相机参数，相机默认连续曝光模式，可手动调至触发模式，并调整相机曝光时间为70000—90000ms(最高为100000)。
3、设置完成后，预览路面纹理的点云数据图，保存点云数据，获得瞬时路面纹理的三维点云数据，格式为ply点云数据文件。
由图2可以看到白色的路面纹理预览情况，根据预览图可以调整相机位置及角度，以保存所需要某一瞬时的数据；表1为所获取路面纹理的点云数据，包括x、y、z三个方向的坐标数据，数值为该点与相机镜头之间的空间距离。
表1路面纹理的点云数据
Figure BDA0003815523130000062
Figure BDA0003815523130000071
本实施例的有益效果：本实施例利用深度相机快速获取路面纹理点云数据，相比于其他路面纹理检测方法，本方法速度更快，能够节省人力物力，同时能够输出精度较高的点云数据。
具体实施例二：路面纹理的建模重构。
路面纹理的建模及数据处理方法为调用open3d模块编写路面纹理三维点云数据建模代码，分别进行体素下采样、统计滤波及点云数据的可视化，实现对所保存路面纹理ply点云数据的三维重构。
1、读取路面纹理的点云数据，调整体素网格的大小，在本实施例中体素大小选择为0.5。
2、将每个被占用的体素中的所有点进行平均，进而生成为一个点，并用该点代替该体素中的所有点。
3、再剔除点云空间中分布稀疏的明显离群点，以保证路面纹理重构的合理性：
设置邻域点个数为20，预设方差为0.1。
对所获取路面纹理点云数据中的每一个点，计算它到所有邻域点的平均距离，平均距离在方差标准范围之外的点，将其定义为离群点并从数据中去除。
4、可视化：
读取路面纹理的点云数据，设定点云数据建模颜色，调用open3d模块中的visualization库，实现路面纹理点云数据的可视化。如图3和图4为不同路面的重构后可视化结果。
本实施例的有益效果是：采用点云数据的体素采样、滤波及可视化等手段，将纹理进行重构建模，得到路面纹理的分布状况，为快速且准确评价路面纹理提供技术支持，满足现有路面纹理检测技术对精度的要求，路面纹理的建模方法直观方便。
具体实施例三：有污染物路面表面污染物分布状况。
步骤二中的路面纹理建模方法可以实现对路面纹理表面污染物分布状况的测量与重构，它对路面同一位置的不同状态进行测量，首先对路面原始状态进行测量，获取其点云数据；然后测量表面覆盖有污染物的路面，例如获取路面表面结冰状态下的路面纹理点云数据，进行重构建模后，可以得到路面表面结冰的分布状况。
首先，分别获取路面原始纹理和路面存在污染物时表面纹理的点云数据；
然后进行路面原始纹理及污染物存在时纹理的重构：
路面原始纹理及污染物存在时纹理的重构方法同步骤二：体素大小选择为0.5，邻域点个数选择20，预设方差为0.1。剔除离群点。
再进行点云数据合并的操作，在同一个点云视窗中将路面原始状态及存在污染物状态的点云数据图重构后合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况：
读取路面原始纹理及存在污染物时纹理重构后的点云数据，对两种点云数据分别进行上色处理；
在查看点云的类中创建一个点云可视化窗口，将路面原始纹理及污染物存在时纹理点云数据放入窗口中；
点云可视化运行，此时路面原始纹理及污染物存在时的点云数据合并后显示在同一可视化窗口。
通过在同一可视化窗口下比较路面原始纹理及污染物存在时纹理重构后两者之间的差异，得到路面表面污染物的分布状况。
图5为路面表面部分结冰时真实路面与重构结果的对比图；图6为路面抛洒有细砂时真实路面与重构结果的对比图。
本实施例的有益效果是：该重构建模方法应用到存在污染物的路面后，能够得到污染物的存在对路面纹理的影响以及污染物在路面表面的分布状况，为研究在不同工况下路面纹理的演变规律提供理论支撑。
最后，对本发明方法进行可行性验证：
基于传统铺砂法对本发明方法的可行性进行验证：制备室内SMA级配车辙板试件；分别计算铺砂法得到的构造深度TD和本发明方法获取的点云数据计算得到的平均断面深度MPD，经对TD和MPD的对比分析，两者之间的相关性系数为0.975，验证了本发明方法获取路面纹理点云数据的可行性。具体数据如表2和图7所示：
表2铺砂法构造深度TD与点云数据平均断面深度MPD对比
Figure BDA0003815523130000091
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其它所述实施例中。

Claims (10)

1.一种基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于包括，
步骤一：采用深度相机获取路面监测区域的原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据；
步骤二：分别对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样、统计滤波及数据可视化，实现原始路面纹理和存在污染物路面纹理的三维重构；
步骤三：对原始路面纹理重构结果和存在污染物路面纹理重构结果进行点云数据合并，通过比较两者之间差异，得到路面表面污染物的分布状况。
2.根据权利要求1所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，
步骤一中，深度相机与路面监测区域相距30-70cm放置，路面监测区域表面与深度相机镜头平面平行；深度相机曝光时间为70000—90000ms。
3.根据权利要求2所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，
步骤二中，对原始路面纹理三维点云数据和存在污染物路面纹理三维点云数据进行体素下采样包括：
选择三维点云数据的体素范围为0～10mm；
将每个体素中所有数据点平均后生成一个平均数据点，将平均数据点作为相应体素的所有数据替代点。
4.根据权利要求3所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，
步骤二中，对体素下采样结果进行统计滤波包括：
对每个平均数据点选定预设个数的邻域点；
计算每个平均数据点与预设个数邻域点的平均距离，若平均距离超出预设方差范围，则将对应的平均数据点作为离群点剔除，获得筛选后数据点。
5.根据权利要求4所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，
步骤二中，对统计滤波结果进行数据可视化包括：
将筛选后数据点利用计算机图形学和图像处理技术转换为图形或图像显示在屏幕上，实现数据可视化。
6.根据权利要求5所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，
步骤三中进行点云数据合并包括：
将原始路面可视化结果和存在污染物路面可视化结果显示于同一可视化窗口进行比较。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，步骤二的体素下采样、统计滤波及数据可视化通过open3d模块的建模代码实现。
8.根据权利要求4所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，邻域点预设个数为1～50个。
9.根据权利要求4所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，预设方差范围为0～1。
10.根据权利要求1所述的基于路面纹理测量的污染物分布状况测量方法，其特征在于，
步骤一中的三维点云数据格式为ply。
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