CN116012327A - 道路病害检测方法及载具 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种道路病害检测方法及载具，用以解决道路病害检测准确率较低的技术问题。其中，一种道路病害检测方案，通过获取与道路病害有关的多项特征，并将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。进而通过道路病害对象的唯一性，对道路病害对象进行排重，提高了道路病害检测准确率。并且进一步采用单目摄像机获取画面信息、采用标准精度的GNSS获取位置信息，降低了本方法的实施成本，提高了本方法应用在不同检测场景中的通用性。

Description

道路病害检测方法及载具

技术领域

本申请涉及路面病害检测技术领域，尤其涉及一种道路病害检测方法及载具。

背景技术

交通道路路面在自然因素或行车载荷的长期作用下，容易出现裂缝、坑槽、松散等不同类型的病害。这些病害的出现，不仅使得路面结构强度降低，也会导致路面的连贯性遭到破坏，最终影响道路的使用年限和行车安全。因此需要定期对道路进行巡检，检测路面病害。

在实现现有技术的过程中，发明人发现：

道路病害会随时间进行演化，从而呈现不同程度的道路病害。为合理规划道路病害消除策略，需要在不同时段对道路病害点位状况进行跟踪，从而更加准确的判断道路病害的类型、程度及其演化过程。然而现有技术受定位误差影响，以及巡检车运动和摄像设备工作之间的时延偏差，不能准确判定道路病害的精准位置，容易将同一道路病害多次识别为不同的道路病害。

因此，需要提供一种新的道路病害检测方案，用以解决道路病害检测准确率较低的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种新的道路病害检测方案，用以解决道路病害检测准确率较低的技术问题。

具体的，一种道路病害检测方法，包括以下步骤：

获取至少包括道路病害的画面信息；

识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征；

获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征；

识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征；

构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象；

根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；

根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；

比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；

当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

进一步的，识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体包括：

识别画面信息中预设标识的图片词向量，作为道路病害的第三特征。

进一步的，识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体包括：

识别画面信息中的预设标识；

构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

进一步的，获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征，具体包括：

获取当前位置信息；

根据当前位置信息，采用预设范围函数，生成道路病害存在范围；

将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

进一步的，所述方法还包括：

根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度。

本申请实施例还提供一种道路病害检测载具。

具体的，一种道路病害检测载具，包括：

特征抓取模块，用于获取至少包括道路病害的画面信息；还用于识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征；还用于获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征；还用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征；还用于构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象；

排重模块，用于根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；还用于根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；还用于比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；还用于当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

进一步的，特征抓取模块用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体用于：

识别画面信息中预设标识的图片词向量，作为道路病害的第三特征。

进一步的，特征抓取模块用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体用于：

识别画面信息中的预设标识；

构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

进一步的，特征抓取模块用于获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征，具体包括：

获取当前位置信息；

根据当前位置信息，采用预设范围函数，生成道路病害存在范围；

将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

进一步的，所述道路病害检测载具还包括：

识别模块，用于根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度。

本申请实施例提供的技术方案，至少具有如下有益效果：

通过获取与道路病害有关的多项特征，并将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。进而通过道路病害对象的唯一性，对道路病害对象进行排重，提高了道路病害检测准确率。并且进一步采用单目摄像机获取画面信息、采用标准精度的GNSS获取位置信息，降低了本方法的实施成本，提高了本方法应用在不同检测场景中的通用性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种道路病害检测方法的流程框图；

图2为本申请实施例提供的一种道路病害检测载具的结构示意图。

100道路病害检测载具

11特征抓取模块

12排重模块

13识别模块。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参照图1，为解决道路病害检测准确率较低的技术问题，本申请提供一种道路病害检测方法，包括以下步骤：

S110：获取至少包括道路病害的画面信息。

S120：识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征。

可以理解的是，所述画面信息记录道路路面状况，画面信息至少包括道路病害。所述道路病害可以理解为是道路上的负面存在，影响道路正常使用。在具体的应用场景中，所述道路病害可以表现为道路裂缝、道路坑槽、道路松散等不同类型的异常存在。

由于道路病害的出现时间随机、出现位置随机，且道路病害会随时间进行演化呈现不同损坏程度。为合理规划道路病害消除策略，需要对道路病害进行持续跟踪、多次采集，以便更加准确的判断道路病害的类型、程度及其演化过程。使用人力测量、激光雷达、毫米波雷达等测量技术手段，其高昂的实施成本显然不适用于检测道路病害这样高频的规模性应用。

为降低实施成本，在本申请提供的一种优选实施方式中，所述画面信息由在路面移动的摄像机拍摄。所述画面信息的表现形式为摄像机拍摄的视频图像或照片图像。

在具体的应用中，可以根据摄像机拍摄的视频图像或照片图像，采用边缘计算方式，识别画面信息中道路病害的图片词向量。

需要指出的是，发明人在实现现有技术的过程中发现，现有技术受定位误差影响，以及巡检车运动和摄像设备工作之间的时延偏差，不能准确判定道路病害的精准位置，容易将同一道路病害多次识别为不同的道路病害，或将连续的不同道路病害判定为同一道路病害，进而导致道路病害检测准确率较低。

为解决道路病害检测准确率较低的技术问题，本方案通过获取与道路病害有关的多项特征，并将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。进而通过道路病害对象的唯一性，对道路病害对象进行排重。

此处将道路病害在画面信息中的图像转换为道路病害的图片词向量，作为与道路病害有关的多项特征中的第一特征。

S130：获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征。

可以理解的是，当前位置信息可以是拍摄包括道路病害画面信息的摄像机的当前位置信息，也可以是道路病害的当前位置信息。摄像机的当前位置信息可以通过全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)或者光学雷达(Light Detectionand Ranging，LIDAR)获取。

通常，道路病害的当前位置信息难以准确获取，需要根据摄像机的当前位置信息、拍摄画面的景深进行转换得到。但摄像机的定位误差、拍摄画面的景深转换仍限制道路病害的当前位置信息的准确度。即使使用高精度GNSS定位或高精度LIDAR定位获取摄像机的当前位置信息，受摄像机景深技术影响，换算得到的道路病害当前位置信息也存在误差。何况使用高精度GNSS定位或高精度LIDAR定位的极高使用成本显然不适用于检测路面病害这样高频的规模性应用。

进一步的，在当前技术难以克服获得道路病害准确位置信息的基础上，本申请采用标准精度的GNSS获取摄像机的当前位置信息。并在此基础上，采用单目摄像机拍摄画面信息。

诚然，标准精度的GNSS存在6到20米的定位误差，且单目摄像机拍摄道路画面的景深估计也有较大误差。直接将标准精度的GNSS与单目摄像机拍摄道路画面应用到传统的技术方案显然是不能满足使用要求的。

但本申请不再将道路病害的精确位置信息作为判断道路病害唯一性的主要特征。在基于将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象的基础上，可以适当降低对于摄像机当前位置信息或道路病害当前位置信息的高精度要求。甚至以一个位置出现范围作为道路病害的第二特征也是允许的。

进一步的，在本申请提供的一种具体实施方式中，获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征，具体包括：

获取当前位置信息；

根据当前位置信息，采用预设范围函数，生成道路病害存在范围；

将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

所述预设范围函数描述当前位置信息与道路病害存在范围的转换关系。优选的，所述道路病害存在范围还包括定位误差波动范围、摄像头的景深范围等。

S140：识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征。

S150：构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象。

可以理解的是，所述画面信息除记录有道路病害外，还记录有预设标识。所述预设标识可以理解为是路面上的预设存在。在本申请提供的具体应用场景中，这类预设存在通常是在道路建设之前就预先规划的存在。举例来说，所述预设标识可以表现为地面标线、路边杆、路灯、绿化带等预设存在。

所述预设标识在画面信息中的图像可转换为预设标识的图片词向量。识别画面信息中预设标识的图片词向量，可作为道路病害的第三特征。

当然，在画面信息记录道路病害图像、预设标识图像的基础上，所述道路病害与预设标识在画面信息中具有位置关系。道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，也可以作为道路病害的第三特征。

具体的，在本申请提供的另一种具体实施方式中，识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体包括：

识别画面信息中的预设标识；

构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

所述道路病害与预设标识在画面信息中具有位置关系可以表现为道路病害与预设标识在画面信息中的相对距离、道路病害与预设标识在画面信息中的前后关系、道路病害与预设标识在画面信息中的角度关系中至少一种关系等。这里的位置关系是相对于画面信息而言，在画面信息的表现形式为摄像机拍摄的视频图像或照片图像的基础上，道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系实际是像素级的。

例如，在所述预设标识为车道线的情况下，任意两相邻的车道线定义一个车道。则所述道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系可以表现为，所述道路病害在哪个车道中。

至此，可以将与道路病害有关的第一特征、第二特征、第三特征构建关联关系，该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。

S160：根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象。

S170：根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象。

S180：比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果。

S190：当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

可以理解的是，所述巡航路径具有起点、终点、路径轨迹。在执行巡航任务时，可以通过设置摄像机的载具在巡航路径上移动，对巡航路径的道路路面状况进行画面拍摄。

载具可以执行多次巡航任务，单次巡航任务具有执行时间，相邻巡航任务可以设置时间间隔，从而记录道路病害对象的演化过程。换句话说，不同时间巡航任务记录的道路病害对象可能呈现不同图像。

为合理规划道路病害消除策略，需要对巡航路径上的道路病害对象进行排重。下面介绍对巡航路径上的道路病害对象进行排重的实施过程：

根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；

根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；

比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；

当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

其中，相同巡航路径指的是与上一巡航路径具有相同的起点、终点、路径轨迹的巡航路径。比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度具体可以表现为，计算第一道路病害对象与第二道路病害对象的特征相似度。例如，计算第一道路病害对象的第一特征与第二道路病害对象的第一特征的相似度、第一道路病害对象的第二特征与第二道路病害对象的第二特征的相似度、第一道路病害对象的第三特征与第二道路病害对象的第三特征的相似度，并以预设权重分布计算三个相似度之和，作为相似度结果。

当相似度结果大于预设阈值，意味着第一道路病害对象、第二道路病害对象为同一道路病害对象。当相似度结果小于预设阈值，意味着第一道路病害对象、第二道路病害对象为不同道路病害对象。对同一道路病害对象进行标记，完成对巡航路径上的道路病害对象的排重。对标记后的道路病害对象入库处理，以便于针对道路病害制定病害消除策略。

进一步的，在本申请提供的一种具体实施方式中，所述方法还包括：

根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度。

可以理解的是，不同类型、不同程度的道路病害，其消除紧急程度、消除周期也不相同。为合理规划病害消除策略，本申请还可根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度，并对道路病害进行标记。

下面介绍环境检测方法的具体实施过程：

首先，设置单目摄像机的载具根据巡航路径，在第一时间进行第一次道路病害检测。单目摄像机针对现实道路进行拍摄，生成画面信息。对单目摄像机拍摄的视频流采用边缘计算方式，实时识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征。

通过标准精度GNSS获取载具的当前位置信息和移动方向。之后采用预设范围函数，生成道路病害存在范围。将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

对画面信息的预设标识（包括但不限于车道线、指示线以及其他路面标识物）进行识别，提取预设标识的图片词向量。并构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为第一道路病害对象。

之后间隔一段时间，设置单目摄像机的载具根据同一巡航路径，在第二时间进行第二次道路病害检测。单目摄像机针对现实道路进行拍摄，生成画面信息。对单目摄像机拍摄的视频流采用边缘计算方式，实时识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征。

通过标准精度GNSS获取载具的当前位置信息和移动方向。之后采用预设范围函数，生成道路病害存在范围。将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

对画面信息的预设标识（包括但不限于车道线、指示线以及其他路面标识物）进行识别，提取预设标识的图片词向量。并构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为第二道路病害对象。

之后计算第一道路病害对象的第一特征与第二道路病害对象的第一特征的相似度、第一道路病害对象的第二特征与第二道路病害对象的第二特征的相似度、第一道路病害对象的第三特征与第二道路病害对象的第三特征的相似度，并以预设权重分布计算三个相似度之和，作为相似度结果。

当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以对两次道路病害检测的道路病害对象进行去重。

并根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度，对同一道路病害对象进行标记后入库处理，以便于针对路面病害因子制定病害消除策略。

综上所述，本申请提供的道路病害检测方法，通过获取与道路病害有关的多项特征，并将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。进而通过道路病害对象的唯一性，对道路病害对象进行排重，提高了道路病害检测准确率。并且进一步采用单目摄像机获取画面信息、采用标准精度的GNSS获取位置信息，降低了本方法的实施成本，提高了本方法应用在不同检测场景中的通用性。

请参照图2，为支持道路病害检测方法，本申请还提供一种道路病害检测载具100，包括：

特征抓取模块11，用于获取至少包括道路病害的画面信息；还用于识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征；还用于获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征；还用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征；还用于构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象；

排重模块12，用于根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；还用于根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；还用于比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；还用于当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

可以理解的是，所述道路病害检测载具100在具体的应用场景中表现为汽车或无人机。进一步的，所述道路病害检测载具100设置有摄像机。道路病害检测载具100利用摄像机对道路路面状况进行画面拍摄，并对拍摄的画面进行道路病害识别，从而提高了道路病害检测效率。

具体的，特征抓取模块11获取至少包括道路病害的画面信息；识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征。

可以理解的是，所述画面信息记录道路路面状况，画面信息至少包括道路病害。所述道路病害可以理解为是道路上的负面存在，影响道路正常使用。在具体的应用场景中，所述道路病害可以表现为道路裂缝、道路坑槽、道路松散等不同类型的异常存在。

由于道路病害的出现时间随机、出现位置随机，且道路病害会随时间进行演化呈现不同损坏程度。为合理规划道路病害消除策略，需要道路病害检测载具100对道路病害进行持续跟踪、多次采集，以便更加准确的判断道路病害的类型、程度及其演化过程。使用人力测量、激光雷达、毫米波雷达等测量技术手段，其高昂的实施成本显然不适用于检测道路病害这样高频的规模性应用。

为降低实施成本，在本申请提供的一种优选实施方式中，所述画面信息由在路面移动、设置在道路病害检测载具100上的摄像机拍摄。所述画面信息的表现形式为摄像机拍摄的视频图像或照片图像。

在具体的应用中，特征抓取模块11可以根据摄像机拍摄的视频图像或照片图像，采用边缘计算方式，识别画面信息中道路病害的图片词向量。

需要指出的是，发明人在实现现有技术的过程中发现，现有技术受定位误差影响，以及巡检车运动和摄像设备工作之间的时延偏差，不能准确判定道路病害的精准位置，容易将同一道路病害多次识别为不同的道路病害，或将连续的不同道路病害判定为同一道路病害，进而导致道路病害检测准确率较低。

为解决道路病害检测准确率较低的技术问题，本方案通过获取与道路病害有关的多项特征，并将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。进而通过道路病害对象的唯一性，对道路病害对象进行排重。

此处，特征抓取模块11将道路病害在画面信息中的图像转换为道路病害的图片词向量，作为与道路病害有关的多项特征中的第一特征。

之后，特征抓取模块11获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征。

可以理解的是，当前位置信息可以是拍摄包括道路病害画面信息的摄像机的当前位置信息，也可以是道路病害的当前位置信息。特征抓取模块11可以通过全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)或者光学雷达(Light Detection andRanging，LIDAR)获取摄像机的当前位置信息。

通常，道路病害的当前位置信息难以准确获取，需要根据摄像机的当前位置信息、拍摄画面的景深进行转换得到。但摄像机的定位误差、拍摄画面的景深转换仍限制道路病害的当前位置信息的准确度。即使使用高精度GNSS定位或高精度LIDAR定位获取摄像机的当前位置信息，受摄像机景深技术影响，换算得到的道路病害当前位置信息也存在误差。何况使用高精度GNSS定位或高精度LIDAR定位的极高使用成本显然不适用于检测路面病害这样高频的规模性应用。

进一步的，在当前技术难以克服获得道路病害准确位置信息的基础上，特征抓取模块11采用标准精度的GNSS获取摄像机的当前位置信息。并在此基础上，采用单目摄像机拍摄画面信息。

诚然，标准精度的GNSS存在6到20米的定位误差，且单目摄像机拍摄道路画面的景深估计也有较大误差。直接将标准精度的GNSS与单目摄像机拍摄道路画面应用到传统的技术方案显然是不能满足使用要求的。

但本申请不再将道路病害的精确位置信息作为判断道路病害唯一性的主要特征。在基于将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象的基础上，可以适当降低对于摄像机当前位置信息或道路病害当前位置信息的高精度要求。甚至以一个位置出现范围作为道路病害的第二特征也是允许的。

进一步的，在本申请提供的一种具体实施方式中，特征抓取模块11用于获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征，具体用于：

获取当前位置信息；

根据当前位置信息，采用预设范围函数，生成道路病害存在范围；

将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

所述预设范围函数描述当前位置信息与道路病害存在范围的转换关系。优选的，所述道路病害存在范围还包括定位误差波动范围、摄像头的景深范围等。

特征抓取模块11识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征。并构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象。

可以理解的是，所述画面信息除记录有道路病害外，还记录有预设标识。所述预设标识可以理解为是路面上的预设存在。在本申请提供的具体应用场景中，这类预设存在通常是在道路建设之前就预先规划的存在。举例来说，所述预设标识可以表现为地面标线、路边杆、路灯、绿化带等预设存在。

所述预设标识在画面信息中的图像可转换为预设标识的图片词向量。特征抓取模块11识别画面信息中预设标识的图片词向量，可作为道路病害的第三特征。

当然，在画面信息记录道路病害图像、预设标识图像的基础上，所述道路病害与预设标识在画面信息中具有位置关系。道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，也可以作为道路病害的第三特征。

具体的，在本申请提供的另一种具体实施方式中，特征抓取模块11用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体用于：

识别画面信息中的预设标识；

构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

所述道路病害与预设标识在画面信息中具有位置关系可以表现为道路病害与预设标识在画面信息中的相对距离、道路病害与预设标识在画面信息中的前后关系、道路病害与预设标识在画面信息中的角度关系中至少一种关系等。这里的位置关系是相对于画面信息而言，在画面信息的表现形式为摄像机拍摄的视频图像或照片图像的基础上，道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系实际是像素级的。

例如，在所述预设标识为车道线的情况下，任意两相邻的车道线定义一个车道。则所述道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系可以表现为，所述道路病害在哪个车道中。

至此，特征抓取模块11可以将与道路病害有关的第一特征、第二特征、第三特征构建关联关系，该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。

排重模块12根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象。根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象。比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果。当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

可以理解的是，所述巡航路径具有起点、终点、路径轨迹。在执行巡航任务时，可以通过设置摄像机的道路病害检测载具100在巡航路径上移动，对巡航路径的道路路面状况进行画面拍摄。

道路病害检测载具100可以执行多次巡航任务，单次巡航任务具有执行时间，相邻巡航任务可以设置时间间隔，从而记录道路病害对象的演化过程。换句话说，不同时间巡航任务记录的道路病害对象可能呈现不同图像。

为合理规划道路病害消除策略，需要排重模块12对巡航路径上的道路病害对象进行排重。下面介绍排重模块12对巡航路径上的道路病害对象进行排重的实施过程：

根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；

根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；

比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；

当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

其中，相同巡航路径指的是与上一巡航路径具有相同的起点、终点、路径轨迹的巡航路径。排重模块12比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度具体可以表现为，计算第一道路病害对象与第二道路病害对象的特征相似度。例如，计算第一道路病害对象的第一特征与第二道路病害对象的第一特征的相似度、第一道路病害对象的第二特征与第二道路病害对象的第二特征的相似度、第一道路病害对象的第三特征与第二道路病害对象的第三特征的相似度，并以预设权重分布计算三个相似度之和，作为相似度结果。

当相似度结果大于预设阈值，意味着第一道路病害对象、第二道路病害对象为同一道路病害对象。当相似度结果小于预设阈值，意味着第一道路病害对象、第二道路病害对象为不同道路病害对象。排重模块12对同一道路病害对象进行标记，完成对巡航路径上的道路病害对象的排重。排重模块12对标记后的道路病害对象入库处理，以便于针对道路病害制定病害消除策略。

进一步的，在本申请提供的一种具体实施方式中，所述道路病害检测载具100还包括：

识别模块13，用于根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度。

可以理解的是，不同类型、不同程度的道路病害，其消除紧急程度、消除周期也不相同。为合理规划病害消除策略，识别模块13可根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度，并对道路病害进行标记。

下面介绍环境检测载具100的具体实施过程：

首先，设置单目摄像机的环境检测载具100根据巡航路径，在第一时间进行第一次道路病害检测。单目摄像机针对现实道路进行拍摄，生成画面信息。

特征抓取模块11对单目摄像机拍摄的视频流采用边缘计算方式，实时识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征。

特征抓取模块11通过标准精度GNSS获取载具的当前位置信息和移动方向。之后特征抓取模块11采用预设范围函数，生成道路病害存在范围。特征抓取模块11将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

特征抓取模块11对画面信息的预设标识（包括但不限于车道线、指示线以及其他路面标识物）进行识别，提取预设标识的图片词向量。并构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

特征抓取模块11构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为第一道路病害对象。

之后间隔一段时间，设置单目摄像机的道路病害检测载具100根据同一巡航路径，在第二时间进行第二次道路病害检测。单目摄像机针对现实道路进行拍摄，生成画面信息。

特征抓取模块11对单目摄像机拍摄的视频流采用边缘计算方式，实时识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征。

特征抓取模块11通过标准精度GNSS获取载具的当前位置信息和移动方向。之后特征抓取模块11采用预设范围函数，生成道路病害存在范围。特征抓取模块11将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

特征抓取模块11对画面信息的预设标识（包括但不限于车道线、指示线以及其他路面标识物）进行识别，提取预设标识的图片词向量。并构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

特征抓取模块11构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为第二道路病害对象。

之后排重模块12计算第一道路病害对象的第一特征与第二道路病害对象的第一特征的相似度、第一道路病害对象的第二特征与第二道路病害对象的第二特征的相似度、第一道路病害对象的第三特征与第二道路病害对象的第三特征的相似度，并以预设权重分布计算三个相似度之和，作为相似度结果。

当相似度结果大于预设阈值，排重模块12将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以对两次道路病害检测的道路病害对象进行去重。

识别模块13根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度，对同一道路病害对象进行标记后入库处理，以便于针对路面病害因子制定病害消除策略。

综上所述，本申请提供的道路病害检测载具100，通过获取与道路病害有关的多项特征，并将与道路病害有关的多项特征建立关联关系，以该关联关系定义道路病害对象，增强了道路病害对象的唯一性。进而通过道路病害对象的唯一性，对道路病害对象进行排重，提高了道路病害检测准确率。并且进一步采用单目摄像机获取画面信息、采用标准精度的GNSS获取位置信息，降低了道路病害检测载具100的实施成本，提高了道路病害检测载具100应用在不同检测场景中的通用性。

需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，有语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种道路病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取至少包括道路病害的画面信息；

识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征；

获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征；

识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征；

构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象；

根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；

根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；

比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；

当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

2.如权利要求1所述的道路病害检测方法，其特征在于，识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体包括：

识别画面信息中预设标识的图片词向量，作为道路病害的第三特征。

3.如权利要求1所述的道路病害检测方法，其特征在于，识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体包括：

识别画面信息中的预设标识；

构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

4.如权利要求1所述的道路病害检测方法，其特征在于，获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征，具体包括：

获取当前位置信息；

根据当前位置信息，采用预设范围函数，生成道路病害存在范围；

将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

5.如权利要求1所述的道路病害检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度。

6.一种道路病害检测载具，其特征在于，包括：

特征抓取模块，用于获取至少包括道路病害的画面信息；还用于识别画面信息中道路病害的图片词向量，作为道路病害的第一特征；还用于获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征；还用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征；还用于构建道路病害的第一特征、道路病害的第二特征、道路病害的第三特征的关联关系，作为道路病害对象；

排重模块，用于根据巡航路径，确定第一时间的道路病害对象，作为第一道路病害对象；还用于根据相同巡航路径，确定第二时间的道路病害对象，作为第二道路病害对象；还用于比较第一道路病害对象与第二道路病害对象的相似度，生成相似度结果；还用于当相似度结果大于预设阈值，将第一道路病害对象、第二道路病害对象作为同一道路病害对象进行标记，以消除道路病害对象。

7.如权利要求6所述的道路病害检测载具，其特征在于，特征抓取模块用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体用于：

识别画面信息中预设标识的图片词向量，作为道路病害的第三特征。

8.如权利要求6所述的道路病害检测载具，其特征在于，特征抓取模块用于识别画面信息中的预设标识，作为道路病害的第三特征，具体用于：

识别画面信息中的预设标识；

构建道路病害与预设标识在画面信息中的位置关系，作为道路病害的第三特征。

9.如权利要求6所述的道路病害检测载具，其特征在于，特征抓取模块用于获取当前位置信息，作为道路病害的第二特征，具体包括：

获取当前位置信息；

根据当前位置信息，采用预设范围函数，生成道路病害存在范围；

将所述路病害存在范围作为道路病害的第二特征。

10.如权利要求6所述的道路病害检测载具，其特征在于，所述道路病害检测载具还包括：

识别模块，用于根据道路病害的图片词向量，识别道路病害的病害类型或病害程度。

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