CN116883340A - 基于精密三维的路面井盖检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于精密三维的路面井盖检测方法，包括：基于路面高程三维建模数据，得到井盖边缘的二值图，从井盖边缘的二值图中得到井盖边缘种子区域集合，获取井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，确定第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作得到第二代表井盖边缘位置，基于第一代表井盖边缘位置、第二代表井盖边缘位置及路面高程三维建模数据，得到井盖的路框差；基于第一代表井盖边缘位置或第二代表井盖边缘位置，获取井盖的类型信息及井盖的破损信息，通过利用井盖与路面的高差及井盖的几何特征实现路面井盖的快速检测与定位，同时实现路框差的准确提取。

Description

基于精密三维的路面井盖检测方法

技术领域

本发明涉及路面检测技术领域，尤其涉及一种基于精密三维的路面井盖检测方法。

背景技术

城市道路路面井盖的快速检测与定位是市政部门路面资产管理的关键问题之一，路面井盖的井框与路面的相对高差(路框差)直接影响着车辆行驶的舒适性与安全性，是市政道路工程质量检查的一项必检项目。

目前广泛应用的路面井盖检测方法是基于视觉图像的检测技术，由于路面图像在采集过程中容易受到环境光与复杂测量场景的影响，图像质量难以保证，导致路面井盖检测的准确性与完整性难以保证，同时二维图像无法提供高程信息，因此无法进行路框差的提取，难以满足市政部门路面资产管理井盖检测的需求。

发明内容

本发明提供一种基于精密三维的路面井盖检测方法，用以解决现有技术中存在的问题。

本发明提供一种基于精密三维的路面井盖检测方法，包括：

基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；

从所述井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，所述第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，所述覆盖率是基于所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；

确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对所述第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个所述井盖的所述第一代表井盖边缘位置是基于每一个所述井盖的所述覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，并输出所述井盖的路框差、所述井盖的类型信息、所述井盖的破损信息及所述井盖的位置。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，包括：

基于预设井盖尺寸大小，对所述井盖边缘种子区域集合中的任一所述井盖边缘种子区域进行圆拟合，获取所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置；

基于所述潜在井盖边缘位置中的各测点所属的类别，得到所述潜在井盖边缘位置的覆盖率，所述类别包括有效覆盖点及无效覆盖点；

从所述井盖边缘种子区域集合对应的潜在井盖边缘位置中，选取所述覆盖率大于预设覆盖率阈值的潜在井盖边缘位置，组成第一井盖边缘位置集合。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，包括：

确定所述第一井盖边缘位置集合中的各所述潜在井盖边缘位置的中心代表位置；

基于各所述潜在井盖边缘位置的中心代表位置之间的距离以及预设距离阈值，将所述第一井盖边缘位置集合中的所述潜在井盖边缘位置进行分类，得到井盖边缘位置分类结果，所述井盖边缘位置分类结果中同一个井盖对应的所述潜在井盖边缘位置划分为同一类；

针对所述井盖边缘位置分类结果中每一个井盖对应的所述潜在井盖边缘位置，选取各所述井盖对应的所述潜在井盖边缘位置中覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置作为各所述井盖的第一代表井盖边缘位置。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差，包括：

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的高程差集合，所述高程差集合中包括所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的高程差；

基于所述井盖的高程差集合，得到所述井盖的路框差。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的高程差是通过以下方式得到的：

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的井盖代表高程，所述井盖代表高程为与所述任一测点紧邻的井盖区域中的第一目标高程三维建模数据的均值，所述第一目标高程三维建模数据是根据所述井盖区域中预设统计半径内剔除所述第二代表井盖边缘位置对应的测点之外的第一目标测点的路面高程三维建模数据得到的；

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的路面代表高程，所述路面代表高程为与所述任一测点紧邻的路面区域中的第二目标高程三维建模数据的均值，所述第二目标高程三维建模数据是根据所述路面区域中预设统计半径内剔除所述第二代表井盖边缘位置对应的测点之外的第二目标测点的路面高程三维建模数据得到的；

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的各测点的所述井盖代表高程与所述路面代表高程的差值；

从所述沿道路幅宽方向和所述行车方向对应的差值中选取差值绝对值最大的差值作为各测点的高程差。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述基于所述井盖的高程差集合，得到所述井盖的路框差，包括：

计算所述井盖的高程差集合中所述高程差的绝对值的平均值，得到平均路框差；

对所述井盖的高程差集合中所述高程差的绝对值进行排序，并基于预设分位数，得到预设分位数路框差及预设分位数代表路框差；

基于所述平均路框差、所述预设分位数路框差及所述预设分位数代表路框差，得到所述井盖的路框差，所述井盖的路框差为所述平均路框差、所述预设分位数路框差及所述预设分位数代表路框差中的一种或多种。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，包括：

获取所述井盖的目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据，所述目标路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据是根据所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置得到的；

基于所述目标路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据，提取出所述井盖上的文字信息，并基于所述文字信息及所述井盖的井盖尺寸大小，获取所述井盖的类型信息；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，从所述井盖边缘的二值图中提取出真实井盖边缘位置；

对所述真实井盖边缘位置与标准井盖边缘位置进行比对，获取所述井盖的破损信息。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述路面高程三维建模数据是通过以下方式得到的：

利用线扫描三维测量传感器获取的道路上各测点的路面高程数据，所述线扫描三维测量传感器的测量范围覆盖整个车道宽度；

利用姿态测量传感器获取所述线扫描三维测量传感器的测量姿态；

基于所述测量姿态对所述路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据，还包括：

在所述利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据的同时，利用所述线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面灰度数据。

根据本发明提供的一种基于精密三维的路面井盖检测方法，所述基于所述测量姿态对所述路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据，之后还包括：

若所述路面高程数据的横纵比超出预设横纵比范围，对所述路面高程三维建模数据进行插值或压缩，得到满足所述预设横纵比范围的路面三维建模修正数据，并将所述路面三维建模修正数据替换为所述路面高程三维建模数据；

若所述路面灰度数据的横纵比超出预设横纵比范围，对所述路面灰度数据进行插值或压缩，得到满足所述预设横纵比范围的路面灰度修正数据，并将所述路面灰度修正数据替换成所述路面灰度数据。

本发明提供的基于精密三维的路面井盖检测方法，相比于现有技术中采用二维图像，本发明通过使用路面高程三维建模数据提取出的特征信息进行路面井盖检测，具体地，先基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；接着从井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，覆盖率是基于井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；确定第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，进一步地，由于第一代表井盖边缘位置通常存在一定的定位误差，因此还对第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个井盖的第一代表井盖边缘位置是基于每一个井盖的覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；最后基于井盖的第一代表井盖边缘位置、井盖的第二代表井盖边缘位置及路面高程三维建模数据，得到井盖的路框差；基于井盖的第一代表井盖边缘位置或井盖的第二代表井盖边缘位置，获取井盖的类型信息及井盖的破损信息，并输出井盖的路框差、井盖的类型信息、井盖的破损信息及井盖的位置，本发明通过利用井盖与路面的高差及井盖的几何特征实现路面井盖的快速检测与定位，同时实现井盖的路框差、类型信息、破损信息及井盖的位置的准确提取。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的基于精密三维的路面井盖检测方法的流程示意图；

图2是本发明提供的获取第一井盖边缘位置集合的流程示意图；

图3是本发明提供的获取第一代表井盖边缘位置的流程示意图；

图4是本发明提供的获取井盖的路框差的流程示意图；

图5是本发明提供的获取井盖的类型信息及井盖的破损信息的流程示意图；

图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。

下面结合附图对本发明提供的基于精密三维的路面井盖检测方法进行示例性的介绍。

图1是本发明提供的基于精密三维的路面井盖检测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤110，基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；

步骤120，从所述井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，所述第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，所述覆盖率是基于所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；

步骤130，确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对所述第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个所述井盖的所述第一代表井盖边缘位置是基于每一个所述井盖的所述覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；

步骤140，基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差；

步骤150，基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，并输出所述井盖的路框差、所述井盖的类型信息、所述井盖的破损信息及所述井盖的位置。

需要说明的是，本发明实施例提供的基于精密三维的路面井盖检测方法的执行主体可以是电子设备、电子设备中的部件、集成电路、或芯片。该电子设备可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性地，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、可穿戴设备、超级移动个人计算机(Ultra-mobile Personal Computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)、个人计算机(PersonalComputer，PC)等，本发明实施例对此不作具体限定。

下面以计算机执行本发明提供的基于精密三维的路面井盖检测方法为例，详细说明本发明实施例的技术方案。

具体地，在本发明实施例中，可以首先获取路面高程三维建模数据，在一个示例中，路面高程三维建模数据是基于线扫描三维测量传感器获取的，具体地，线扫描三维测量传感器包括激光器、高速三维相机、姿态测量传感器，将该线扫描三维测量传感器安装在车载平台上，测量过程中，线扫描三维测量传感器沿道路方向连续采集路面的高程信息，通过线扫描三维测量传感器回传的数据，即可得到路面高程数据和路面灰度数据。

基于路面高程数据，结合姿态测量传感器获取的测量姿态；利用测量姿态对路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据。

在得到路面高程三维建模数据后，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，具体地，将大于预设高程突变阈值的测点标记为目标点，即可得到由若干个目标点组成的井盖边缘的二值图，其中，相邻测点包含左右相邻测点和上下相邻测点，或八领域测点；预设的高程突变分割阈值大于常规路面纹理深度，比如5mm。

需要说明的是，对井盖与路面的过渡区域，由于过渡区域中间有条缝，因此井盖边缘的点可以组成连续的线，也即井盖边缘种子区域，因此本发明实施例从井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，具体地，本实施例中，依据井盖边缘的二值图中连通区域的长度信息，以及预设的连通区域长度阈值，选择井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合。

进一步地，井盖边缘种子区域中可能存在一些干扰边缘线条，影响后续路框差计算的准确性，因此本发明实施例继续从井盖边缘种子区域集合中各井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中，提取出覆盖率大于预设覆盖率阈值的井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，组合成第一井盖边缘位置集合。

需要说明的是，一个井盖检测出来的边缘线条可能是断裂的，因此一个井盖可能对应多个井盖边缘种子区域，也即一个井盖可能对应多个潜在井盖边缘位置，因此本实施例中先对第一井盖边缘位置集合中的潜在井盖边缘位置进行分类，将同一井盖对应的潜在井盖边缘位置划分为一类，之后将每一个井盖对应的潜在井盖边缘位置中覆盖率最高的潜在井盖边缘位置作为该井盖的第一代表井盖边缘位置。

进一步地，由于第一代表井盖边缘位置通常存在一定的定位误差，因此本发明实施例通过对第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，具体地，可以根据预设的膨胀操作参数进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置。

最后一方面通过井盖的第一代表井盖边缘位置、井盖的第二代表井盖边缘位置及路面高程三维建模数据，得到井盖的路框差(即井盖凸起或凹陷的距离)，另一方面还通过基于井盖的第一代表井盖边缘位置或井盖的第二代表井盖边缘位置，获取井盖的类型信息及井盖的破损信息。

本发明相比于现有技术中采用二维图像，通过使用路面高程三维建模数据提取出的特征信息进行路面井盖检测，具体地，先基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；接着从井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，覆盖率是基于井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；确定第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，进一步地，由于第一代表井盖边缘位置通常存在一定的定位误差，因此还对第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个井盖的第一代表井盖边缘位置是基于每一个井盖的覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；最后基于井盖的第一代表井盖边缘位置、井盖的第二代表井盖边缘位置及路面高程三维建模数据，得到井盖的路框差；基于井盖的第一代表井盖边缘位置或井盖的第二代表井盖边缘位置，获取井盖的类型信息及井盖的破损信息，并输出井盖的路框差、井盖的类型信息、井盖的破损信息及井盖的位置，本发明通过利用井盖与路面的高差及井盖的几何特征实现路面井盖的快速检测与定位，同时实现井盖的路框差、类型信息、破损信息及井盖的位置的准确提取。

在一些实施例中，所述路面高程三维建模数据是通过以下方式得到的：

利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据，所述线扫描三维测量传感器的测量范围覆盖整个车道宽度；

利用姿态测量传感器获取所述线扫描三维测量传感器的测量姿态；

基于所述测量姿态对所述路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据。

本实施例中，要求线扫描三维测量传感器的测量范围在道路幅宽方向全车道覆盖，且线扫描三维测量传感器在道路幅宽方向的数据采样间隔小于等于5mm，在道路行车方向的数据采样间隔小于等于5mm，在高程方向的测量精度优于0.5mm。

本实施例中，可以根据检测精度要求在车上设置一套或多套线扫描三维测量传感器，使其总的覆盖宽度能够达到全车道覆盖。

进一步地，本实施例中为了消除测量载车在检测过程中的动态测量姿态导致线扫描三维测量传感器获取的路面高程数据与真实的路面高程数据误差太大，还使用姿态测量传感器实时获取线扫描三维测量传感器的测量姿态，并利用测量姿态对路面高程数据进行姿态补偿。

本发明通过利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据，线扫描三维测量传感器的测量范围覆盖整个车道宽度；利用姿态测量传感器获取线扫描三维测量传感器的测量姿态；基于测量姿态对路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据，如此得到更加全面且准确地路面高程三维建模数据。

在一些实施例中，所述利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据，还包括：

在所述利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据的同时，利用所述线扫描三维测量传感器获取的道路上各测点的路面灰度数据。

具体地，由于井盖的高程和灰度与常规路面区域的高程和灰度有较大差异，因此本实施例中除了通过线扫描三维测量传感器获取路面高程数据，还获取路面灰度数据，如此可通过这种差异化分析进行路面井盖检测。

在一些实施例中，所述基于所述测量姿态对所述路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据，之后还包括：

若所述路面高程数据的横纵比超出预设横纵比范围，对所述路面高程三维建模数据进行插值或压缩，得到满足所述预设横纵比范围的路面三维建模修正数据，并将所述路面三维建模修正数据替换为所述路面高程三维建模数据；

若所述路面高程数据和所述路面灰度数据的横纵比超出预设横纵比范围，对所述路面灰度数据进行插值或压缩，得到满足所述预设横纵比范围的路面灰度修正数据，并将所述路面灰度修正数据替换成所述路面灰度数据。

具体地，由于线扫描三维测量传感器在数据采集时，在横向和纵向的采样间隔不同，而后续在提取井盖的特征时，是基于井盖的圆形特征提取的，因此本发明实施例需确保路面高程数据的横纵比和所述路面灰度数据的横纵比超出预设横纵比范围。

本发明对路面高程数据的横纵比超出预设横纵比范围的情况，通过对路面高程三维建模数据进行插值或压缩，得到满足预设横纵比范围的路面三维建模修正数据，并将路面三维建模修正数据替换为路面高程三维建模数据，还对路面灰度数据进行插值或压缩，得到满足预设横纵比范围的路面灰度修正数据，并将路面灰度修正数据替换成路面灰度数据，确保后续所使用的路面高程三维建模数据及路面灰度数据更加精准，进而可以实现路框差的准确提取。

如图2所示，在一些实施例中，步骤120中所述获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，具体包括：

步骤210，基于预设井盖尺寸大小，对所述井盖边缘种子区域集合中的任一所述井盖边缘种子区域进行圆拟合，获取所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置；

步骤220，基于所述潜在井盖边缘位置中的各测点所属的类别，得到所述潜在井盖边缘位置的覆盖率，所述类别包括有效覆盖点及无效覆盖点；

步骤230，从所述井盖边缘种子区域集合对应的潜在井盖边缘位置中，选取所述覆盖率大于预设覆盖率阈值的潜在井盖边缘位置，组成第一井盖边缘位置集合。

本实施例中，通过先根据预设井盖尺寸大小，利用圆拟合的方式获取井盖边缘种子区域中的潜在井盖边缘位置。其中，预设井盖尺寸大小可以为预设的井盖直径，或者预设的井盖半径，对此不作限制。

具体地，在得到潜在井盖边缘位置后，对潜在井盖边缘位置中的任一测点，依据预设搜索半径参数，判别任一测点附近，在井盖边缘的二值图中，是否存在连通域长度大于预设长度的连通域，若存在，则标记该测点为有效覆盖点，否则，则标记该测点为无效覆盖点。

进一步地，在得到各潜在井盖边缘位置中所有测点的覆盖情况后，确定有效覆盖点的数量与潜在井盖边缘位置中所有测点的总数量的比值，得到潜在井盖边缘位置的覆盖率。

可以理解地，井盖边缘位置中的有效覆盖点越多，则表征该井盖边缘位置属于井盖位置的可能性越大，因此本实施例中从第一井盖边缘种子区域集合对应的所有潜在井盖边缘位置中，选择覆盖率大于预设覆盖率阈值的潜在井盖边缘位置，组成第一井盖边缘位置集合。

本发明通过先获取井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，接着基于潜在井盖边缘位置中的各测点所属的类别，得到潜在井盖边缘位置的覆盖率，最后选取覆盖率大于预设覆盖率阈值的潜在井盖边缘位置，组成第一井盖边缘位置集合，如此基于潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况对井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置进行筛选，确保后续路框差计算的准确性。

如图3所示，在一些实施例中，步骤130中所述确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，具体包括：

步骤310，确定所述第一井盖边缘位置集合中的各所述潜在井盖边缘位置的中心代表位置；

步骤320，基于各所述潜在井盖边缘位置的中心代表位置之间的距离以及预设距离阈值，将所述第一井盖边缘位置集合中的所述潜在井盖边缘位置进行分类，得到井盖边缘位置分类结果，所述井盖边缘位置分类结果中同一个井盖对应的所述潜在井盖边缘位置划分为同一类；

步骤330，针对所述井盖边缘位置分类结果中每一个井盖对应的所述潜在井盖边缘位置，选取各所述井盖对应的所述潜在井盖边缘位置中覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置作为各所述井盖的第一代表井盖边缘位置。

具体地，本实施例中，先计算第一井盖边缘位置集合中的各潜在井盖边缘位置的中心代表位置，需要说明的是，由于第一井盖边缘位置集合中的潜在井盖边缘位置可能是多个井盖的潜在井盖边缘位置，因此本实施例中计算它们之间的距离，并结合预设距离阈值，将距离小于预设距离阈值的潜在井盖边缘位置划分成一类，也即同一个井盖对应的潜在井盖边缘位置划分为同一类，如此得到井盖边缘位置分类结果。

进一步地，在将同一个井盖对应的潜在井盖边缘位置划分为同一类后，针对第一井盖边缘位置分类结果中的任一类别，选择与潜在井盖边缘位置的覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置作为该类别的第一代表井盖边缘位置。

如图4所示，在一些实施例中，步骤140中所述基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差，包括：

步骤410，基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的高程差集合，所述高程差集合中包括所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的高程差；

步骤420，基于所述井盖的高程差集合，得到所述井盖的路框差。

需要说明的是，由于盖通常会凸起，或凹陷，会影响行车安全，而第一代表井盖边缘位置及井盖的第二代表井盖边缘位置均为井盖边缘为缝隙部分，不能参与高差统计，因此本实施例中结合路面高程三维建模数据中的非井盖边缘位置去统计出高程差。

具体地，井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的高程差是通过以下方式得到的：

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的井盖代表高程，所述井盖代表高程为与所述任一测点紧邻的井盖区域中的第一目标高程三维建模数据的均值，所述第一目标高程三维建模数据是根据所述井盖区域中预设统计半径内剔除所述第二代表井盖边缘位置对应的测点之外的第一目标测点的路面高程三维建模数据得到的；

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的路面代表高程，所述路面代表高程为与所述任一测点紧邻的路面区域中的第二目标高程三维建模数据的均值，所述第二目标高程三维建模数据是根据所述路面区域中预设统计半径内剔除所述第二代表井盖边缘位置对应的测点之外的第二目标测点的路面高程三维建模数据得到的；

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的各测点的所述井盖代表高程与所述路面代表高程的差值；

从所述沿道路幅宽方向和所述行车方向对应的差值中选取差值绝对值最大的差值作为各测点的高程差。

本实施例中，对第一代表井盖边缘位置中的任一测点，依据预设统计半径，分别沿道路幅宽方向和行车方向，计算任一测点的井盖代表高程与路面代表高程的差值；并从沿道路幅宽方向和行车方向对应的差值中选取绝对值较大的差值作为测点附近的井盖边缘与井盖边缘相邻路面的高程差。

在得到高程差后，基于井盖的高程差集合，得到井盖的路框差。需要说明的是，本实施例中的路框差指代井盖凸起，或凹陷的距离。

具体地，本实施例中，先计算井盖的高程差集合中高程差的绝对值的平均值，得到平均路框差；接着对井盖的高程差集合中高程差的绝对值进行排序，并基于预设分位数，得到预设分位数路框差及预设分位数代表路框差；最后基于平均路框差、预设分位数路框差及预设分位数代表路框差，得到井盖的路框差，其中，井盖的路框差为平均路框差、预设分位数路框差及预设分位数代表路框差中的一种或多种。

进一步地，本实施中基于高程差集合，依据高程差绝对值大于路框差的高程差的均值，获取井盖方向，具体地，若高程差的均值大于零，则为凸井盖，若高程差的均值小于零，则为凹井盖。

本发明通过基于井盖的第一代表井盖边缘位置、井盖的第二代表井盖边缘位置及路面高程三维建模数据，得到井盖的高程差集合；基于井盖的高程差集合，得到井盖的路框差，如此利用井盖与路面的高差及井盖的形状特征实现路面井盖的快速检测与定位，实现井盖的路框差的准确提取。

如图5所示，在一些实施例中，步骤150中所述基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，包括：

步骤510，获取所述井盖的目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据，所述目标路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据是根据所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置得到的，具体的，为井盖边缘位置内侧的路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据；

步骤520，基于所述目标路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据，提取出所述井盖上的文字信息，并基于所述文字信息及所述井盖的井盖尺寸大小，获取所述井盖的类型信息；

步骤530，基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，从所述井盖边缘的二值图中提取出真实井盖边缘位置；

步骤540，对所述真实井盖边缘位置与标准井盖边缘位置进行比对，获取所述井盖的破损信息。

具体地，先基于第一代表井盖边缘位置或井盖的第二代表井盖边缘位置，提取出井盖区域对应的目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据，接着基于目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据，提取出井盖上的文字信息，并结合井盖尺寸大小，对井盖类型进行判断，得到井盖的类型信息。

此外本实施例还基于第一代表井盖边缘位置或第二代表井盖边缘位置，结合井盖边缘的二值图中连通区域的长度、连通区域与井盖边缘的相对位置关系提取出真实井盖边缘位置。

还将真实井盖边缘位置与标准井盖边缘位置做比较，判别井盖是否破损，比如若存在较长区域的较大边缘位置偏离，则判别井盖破损。

本发明通过基于获取井盖的目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据；基于目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据，提取出井盖上的文字信息，并基于文字信息及井盖的井盖尺寸大小，获取井盖的类型信息；基于井盖的第一代表井盖边缘位置或井盖的第二代表井盖边缘位置，从井盖边缘的二值图中提取出真实井盖边缘位置；对真实井盖边缘位置与标准井盖边缘位置进行比对，获取井盖的破损信息，实现井盖的类型信息、破损信息的准确提取。

图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)601、通信接口(Communications Interface)602、存储器(memory)603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。处理器601可以调用存储器603中的逻辑指令，以执行基于精密三维的路面井盖检测方法，该方法包括：

基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；

从所述井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，所述第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，所述覆盖率是基于所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；

确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对所述第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个所述井盖的所述第一代表井盖边缘位置是基于每一个所述井盖的所述覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，并输出所述井盖的路框差、所述井盖的类型信息、所述井盖的破损信息及所述井盖的位置。

此外，上述的存储器603中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于精密三维的路面井盖检测方法，该方法包括：

基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；

从所述井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，所述第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，所述覆盖率是基于所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；

确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对所述第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个所述井盖的所述第一代表井盖边缘位置是基于每一个所述井盖的所述覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，并输出所述井盖的路框差、所述井盖的类型信息、所述井盖的破损信息及所述井盖的位置。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于精密三维的路面井盖检测方法，该方法包括：

基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；

从所述井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，所述第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，所述覆盖率是基于所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；

确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对所述第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个所述井盖的所述第一代表井盖边缘位置是基于每一个所述井盖的所述覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，并输出所述井盖的路框差、所述井盖的类型信息、所述井盖的破损信息及所述井盖的位置。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，包括：

基于路面高程三维建模数据，利用相邻测点的高程突变特征及预设高程突变阈值，得到井盖边缘的二值图；

从所述井盖边缘的二值图中提取出若干个井盖边缘种子区域，得到井盖边缘种子区域集合，并获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，所述第一井盖边缘位置集合中包括覆盖率大于预设覆盖率阈值的所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置，所述覆盖率是基于所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置中的所有测点的覆盖情况确定的；

确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，并对所述第一代表井盖边缘位置进行膨胀操作，得到第二代表井盖边缘位置，每一个所述井盖的所述第一代表井盖边缘位置是基于每一个所述井盖的所述覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置确定的；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，并输出所述井盖的路框差、所述井盖的类型信息、所述井盖的破损信息及所述井盖的位置。

2.根据权利要求1所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述获取所述井盖边缘种子区域集合对应的第一井盖边缘位置集合，包括：

基于预设井盖尺寸大小，对所述井盖边缘种子区域集合中的任一所述井盖边缘种子区域进行圆拟合，获取所述井盖边缘种子区域对应的潜在井盖边缘位置；

基于所述潜在井盖边缘位置中的各测点所属的类别，得到所述潜在井盖边缘位置的覆盖率，所述类别包括有效覆盖点及无效覆盖点；

从所述井盖边缘种子区域集合对应的潜在井盖边缘位置中，选取所述覆盖率大于预设覆盖率阈值的潜在井盖边缘位置，组成第一井盖边缘位置集合。

3.根据权利要求1所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述确定所述第一井盖边缘位置集合中每一个井盖的第一代表井盖边缘位置，包括：

确定所述第一井盖边缘位置集合中的各所述潜在井盖边缘位置的中心代表位置；

基于各所述潜在井盖边缘位置的中心代表位置之间的距离以及预设距离阈值，将所述第一井盖边缘位置集合中的所述潜在井盖边缘位置进行分类，得到井盖边缘位置分类结果，所述井盖边缘位置分类结果中同一个井盖对应的所述潜在井盖边缘位置划分为同一类；

针对所述井盖边缘位置分类结果中每一个井盖对应的所述潜在井盖边缘位置，选取各所述井盖对应的所述潜在井盖边缘位置中覆盖率最高对应的潜在井盖边缘位置作为各所述井盖的第一代表井盖边缘位置。

4.根据权利要求1所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的路框差，包括：

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置、所述井盖的第二代表井盖边缘位置及所述路面高程三维建模数据，得到所述井盖的高程差集合，所述高程差集合中包括所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的高程差；

基于所述井盖的高程差集合，得到所述井盖的路框差。

5.根据权利要求4所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的高程差是通过以下方式得到的：

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的井盖代表高程，所述井盖代表高程为与所述任一测点紧邻的井盖区域中的第一目标高程三维建模数据的均值，所述第一目标高程三维建模数据是根据所述井盖区域中预设统计半径内剔除所述第二代表井盖边缘位置对应的测点之外的第一目标测点的路面高程三维建模数据得到的；

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的任一测点的路面代表高程，所述路面代表高程为与所述任一测点紧邻的路面区域中的第二目标高程三维建模数据的均值，所述第二目标高程三维建模数据是根据所述路面区域中预设统计半径内剔除所述第二代表井盖边缘位置对应的测点之外的第二目标测点的路面高程三维建模数据得到的；

分别沿道路幅宽方向和行车方向，确定所述井盖的第一代表井盖边缘位置中的各测点的所述井盖代表高程与所述路面代表高程的差值；

从所述沿道路幅宽方向和所述行车方向对应的差值中选取差值绝对值最大的差值作为各测点的高程差。

6.根据权利要求4所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述基于所述井盖的高程差集合，得到所述井盖的路框差，包括：

计算所述井盖的高程差集合中所述高程差的绝对值的平均值，得到平均路框差；

对所述井盖的高程差集合中所述高程差的绝对值进行排序，并基于预设分位数，得到预设分位数路框差及预设分位数代表路框差；

基于所述平均路框差、所述预设分位数路框差及所述预设分位数代表路框差，得到所述井盖的路框差，所述井盖的路框差为所述平均路框差、所述预设分位数路框差及所述预设分位数代表路框差中的一种或多种。

7.根据权利要求1所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，获取所述井盖的类型信息及所述井盖的破损信息，包括：

获取所述井盖的目标路面高程三维建模数据和目标路面灰度数据，所述目标路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据是根据所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置得到的；

基于所述目标路面高程三维建模数据和所述目标路面灰度数据，提取出所述井盖上的文字信息，并基于所述文字信息及所述井盖的井盖尺寸大小，获取所述井盖的类型信息；

基于所述井盖的第一代表井盖边缘位置或所述井盖的第二代表井盖边缘位置，从所述井盖边缘的二值图中提取出真实井盖边缘位置；

对所述真实井盖边缘位置与标准井盖边缘位置进行比对，获取所述井盖的破损信息。

8.根据权利要求1所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述路面高程三维建模数据是通过以下方式得到的：

利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据，所述线扫描三维测量传感器的测量范围覆盖整个车道宽度；

利用姿态测量传感器获取所述线扫描三维测量传感器的测量姿态；

基于所述测量姿态对所述路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据。

9.根据权利要求8所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据，还包括：

在所述利用线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面高程数据的同时，利用所述线扫描三维测量传感器获取道路上各测点的路面灰度数据。

10.根据权利要求8或9所述的基于精密三维的路面井盖检测方法，其特征在于，所述基于所述测量姿态对所述路面高程数据进行姿态补偿，得到路面高程三维建模数据，之后还包括：

若所述路面高程数据的横纵比超出预设横纵比范围，对所述路面高程三维建模数据进行插值或压缩，得到满足所述预设横纵比范围的路面三维建模修正数据，并将所述路面三维建模修正数据替换为所述路面高程三维建模数据；

若所述路面灰度数据的横纵比超出预设横纵比范围，对所述路面灰度数据进行插值或压缩，得到满足所述预设横纵比范围的路面灰度修正数据，并将所述路面灰度修正数据替换成所述路面灰度数据。