CN117824505A - 一种公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其包括移动检测车、数据采集装置、数据处理装置，数据采集装置和数据处理装置均安装在移动检测车上，其中，数据采集装置安装于所述移动检测车外部左右任意一侧或两侧，数据采集装置包括3D相机、观测相机、距离传感器、上位机、下位机，数据采集装置用以发射线激光并采集激光轮廓数据和护栏图像信息。数据处理装置安装于移动检测车的内部，用以对数据采集装置所采集的数据进行分析和处理，数据采集装置和所述数据处理装置通过有线或无线的方式连接。通过本装置对护栏梁板中心离地高度进行检测，能够避免对道路交通造成影响，同时大大提高检测的效率和精度，并保证检测人员的安全。
Description
技术领域
本发明涉及交通安全设施检测技术领域，尤其涉及一种公路护栏波形梁板中心离地高度快速检测装置。
背景技术
护栏作为一种重要的交通安全设施，其在保障道路交通安全方面发挥着非常重要的作用。在各种等级的公路中，一般都会设置护栏，护栏可以设置在路侧，也可以设置在中央分隔带，同时按照护栏材料的不同，又可以将其划分为钢护栏、水泥护栏、缆索护栏等，其中，钢护栏的应用较为普遍，在高速公路以及市政道路等都有着广泛的应用。而波形梁钢护栏因其防撞性能良好，在高等级公路中应用得较为广泛，但波形梁钢护栏功能的正常发挥是以其安装养护到位为基础的，如果波形梁钢护栏没有按照设计要求进行安装或者经过长期使用之后其结构已经发生改变，往往就难以有效发挥其防护功能。对于波形梁钢护栏，根据规范规定，双波波形梁钢护栏梁板中心离地高度应为600mm，三波波形梁钢护栏梁板中心离地高度应为697mm。
当前无论是在验收还是养护的过程中，对波形梁钢护栏的检测都是以人工手动检测为主，检测时检测人员按照每公里道路每侧挑选5处梁板进行检测，通过人工尺量的方式测得所选处的梁板中心离地高度。但是传统人工检测存在效率低、耗时长、抽样数据少、检测时需要占道等诸多问题，尤其是在对高速公路护栏进行检测时，需要检测人员在应急车道进行检测，需要封闭交通，从而会影响高速公路的正常通行，且还存在安全隐患。此外，在专利CN111486796A中也公开了一种波形梁钢护栏横梁中心高度的检测装置及检测方法，其通过线阵相机连续扫描横梁图像快速准确地检测波形梁钢护栏横梁中心高度。但是其所采用的平台小车在检测过程中仍然需要占用应急车道，且其行驶速度有限，一方面会对道路交通造成影响，另一方面也会降低检测效率，同时为了使得平台小车在行进过程中与横梁之间的距离保持恒定以及对平台小车进行导向，还需要依赖于支撑滑轮和伸缩杆，使平台小车与待测护栏之间建立连接，未实现非接触式的检测，从而对检测的效率和安全性都造成了一定程度的影响。
综上，当前对公路护栏梁板中心离地高度的检测装置和检测方法存在以下几个方面的问题：1.人工检测效率低、耗时长、抽样数据少、检测时需要封闭交通，影响公路正常通行，且存在安全隐患；2.无法实现快速精准检测，需要占用应急车道，需要同护栏进行连接。因此急需提出一种能够高效安全地实现对护栏检测的设备及方法。
发明内容
针对公路护栏梁板中心离地高度传统人工检测效率低、存在安全隐患，同时现有技术的检测装置所存在使用局限性的问题，本发明提出一种公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，该装置基于车载式设备实现对公路护栏梁板中心离地高度的快速检测，同时不影响道路上车辆的正常通行，能够有效保证检测效率以及检测人员的安全。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，包括移动检测车、数据采集装置、数据处理装置，所述数据采集装置和所述数据处理装置均安装在移动检测车上，其中，所处数据采集装置安装于所述移动检测车外部左右任意一侧或两侧，用以发射线激光并采集激光轮廓数据和护栏图像信息，所述数据处理装置安装于所述移动检测车的内部，用以对数据采集装置所采集的数据进行分析和处理，所述移动检测车为乘用车或商用车，所述数据采集装置和所述数据处理装置通过有线或无线的方式连接。
所述数据采集装置包括连接装置、旋转支架、外壳、观测相机、观测相机镜头盖、观测相机安装板、水平旋转支架、3D相机、距离传感器、上位机、下位机，所述数据采集装置通过所述连接装置与所述移动检测车固定连接，所述旋转支架固定连接于所述连接装置的外侧，所述3D相机固定安装于所述外壳的内部，所述外壳的一侧固定连接有所述水平旋转支架，所述观测相机安装板与所述水平旋转支架固定连接，所述观测相机设置于所述观测相机安装板上，所述观测相机的外侧设置有所述观测相机镜头盖。所述3D相机中的激光发射器投射出一条激光，激光投射在护栏波形梁板表面、路面及路缘石表面，所述3D相机的采集相机获取激光投射位置的图像，通过3D相机内部的标定参数，分析图像中的激光线，可以计算出激光投射位置波形梁板表面、路面及路缘石表面的三维坐标信息，即获得相应的轮廓数据信息，从而实现对护栏及路面、路缘石激光轮廓数据的采集，然后通过网络将激光轮廓数据发送到上位机；所述观测相机用以实时采集护栏图像，通过网络将护栏图像发送到上位机；所述距离传感器用于触发3D相机和观测相机进行数据采集，并将数据发送到下位机，下位机将距离信息通过网络发送到上位机。
所述数据处理装置安装有数据处理界面程序和AI分类程序，所述数据处理界面程序用以加载原始数据、处理数据、导出数据和修改参数，所述AI分类程序用于识别护栏波形梁板的类型。
所述连接装置为吸盘或支架。
所述数据采集装置还包括高度调整装置和补光装置，所述高度调整装置用以调整数据采集装置的高度，确保所述3D相机和观测相机均能够完整地采集到护栏激光轮廓数据及护栏图像，所述补光装置包括光传感器和LED补光灯，用于在夜晚或其他光线不足的情况下为观测相机进行补光。
应用该公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置进行护栏梁板数据采集的具体步骤如下：
A.所述移动检测车在车道上正常行驶，所述数据采集装置开始工作；
B.所述移动检测车开始行驶后，即带动距离传感器运作，距离传感器发送信号给下位机，下位机向上位机发送信号，上位机控制3D相机采集护栏、路面及路缘石激光轮廓数据，并控制观测相机采集护栏、路面及路缘石的观测图像；
C.保存数据，所述数据包括激光轮廓数据和观测图像。
通过数据采集装置获得激光轮廓数据和观测图像之后，再通过数据处理装置对数据进行处理，所述数据处理装置分析处理数据的具体流程为：
S1.读取本地的激光轮廓数据；
S2.构建一副护栏轮廓的剖面图；
S3.进行图像预处理，去除杂点；
S4.根据靠近数据采集装置一侧的路面轮廓信息和路缘石轮廓信息，将路面轮廓信息作为路面基准线，进行图像旋转；路缘石顶面轮廓信息作为路缘石基准线；
S5.根据波形梁梁板和路缘石的模板文件，进行模板匹配，找到对应部位的图像位置，将对应部位的图像截取下来；
S6.对波形梁图像使用深度学习分类网络，将波形梁图像划分为双波、三波波形梁板；
S7.得到波形梁板上部和下部波峰的坐标，所述波峰之间的连线与路面基准线相交并得到交点坐标，梁板中心点与所述交点之间的欧式距离作为护栏梁板中心离地高度，所述梁板中心点为梁板上部和下部波峰所构成线段的中点；
S8.判断是否存在路缘石，在没有路缘石的护栏场景下，护栏梁板中心离地高度为梁板中心点与所述交点之间的欧式距离；
S9.在有路缘石的护栏场景下，得到路缘石高度，所述路缘石高度是指路缘石基准线与路面基准线之间的距离；
S10.在有路缘石且路缘石位于护栏梁板面下方，路缘石靠近车辆的侧立面与护栏面不重合时，护栏梁板中心离地高度为梁板中心点到路缘石基准线的高度，即梁板中心点到路面基准线的高度减去路缘石的高度。
所述AI分类程序在视觉算法上结合了传统视觉算法与深度学习视觉算法，其中，传统视觉算法部分负责对护栏激光轮廓图像进行预处理，去除特异的杂点，进行模板匹配，即进行梁板和路缘石的匹配、计算；深度学习视觉算法部分则用于对护栏梁板进行分类。
所述深度学习视觉算法使用ResNet50网络进行训练得到，同时使用TensorRT的16位推理引擎进行推理，得到护栏梁板的类型（双波、三波）。
本发明的有益效果为：
1.采用车载式设备，数据采集装置和数据处理装置均安装于车辆上，在检测过程中不会影响道路的正常通行，能够实现完全非接触式检测；
2.检测效率更高、速度更快，利用车载式设备进行数据采集和处理，无需依赖于现场人工检测，大大提高了检测的效率。根据现场测试，通过人工检测方式检测一公里护栏需要约一小时，而通过本装置完成一公里护栏检测所需时间不到1分钟，移动检测车最大行驶速度可达120km/h，3D相机采样频率最高为100帧/秒，在保证采样精度的同时，现场数据采集速度也大大提高。可实现全天候检测，无论白天还是夜晚，均可采用本装置进行检测。检测完成之后，可直接导出检测数据，并利用数据处理界面程序获得可视化的检测结果；
3.节约人力成本，传统检测方式需要在现场安排多名检测人员，而利用本装置仅需两名检测人员即可，其中一人负责驾驶车辆，另一人负责操作数据处理装置；
4.更好地保证安全，相较于传统的人工检测以及现有技术中的检测方式，采用本装置进行护栏梁板中心离地高度检测无需封路或占道作业，不会对正常的交通运输造成影响，同时检测人员均位于移动检测车之内，也能够更好地保证检测人员的安全；
5.检测精度更高，本装置采用3D相机与观测相机结合的方式，一方面通过3D相机获取激光轮廓数据能够得到护栏梁板及地面对应点位的坐标，3D相机的高频采样保证了坐标的精度，再依据坐标计算梁板中心离地高度，计算结果更为精确；另一方面观测相机拍摄护栏的实景照片，用于与AI分类程序识别结果进行交叉比对，从而更好地保证了检测的精度。
6.利用AI分类程序和深度学习视觉算法，自动实现对护栏梁板波形的识别和分类，在检测过程中能够实现不间断的检测，无需考虑护栏梁板类型的影响。
附图说明
图1是本发明公路护栏波形梁板中心离地高度快速检测装置的侧视图；
图2是本发明公路护栏波形梁板中心离地高度快速检测装置的正视图；
图3是本发明数据采集装置构成图；
图4是本发明A处的局部放大图；
图5是本发明系统结构图；
图6是本发明的视觉算法流程图；
图7是本发明无路缘石情况下双波护栏梁板中心离地高度计算示意图；
图8是本发明无路缘石情况下三波护栏梁板中心离地高度计算示意图；
图9是本发明有路缘石情况下双波护栏梁板中心离地高度计算示意图；
图10是护栏梁板中心离地高度检测数据可视化结果；
图11是双波护栏观测图像以及输出的护栏波形和地面基准线识别结果；
图12是三波护栏观测图像以及输出的护栏波形和地面基准线识别结果。
其中：1-连接装置；2-旋转支架；3-外壳；4-观测相机；5-观测相机镜头盖；6-观测相机安装板；7-水平旋转支架；8-3D相机；9-移动检测车；10-数据采集装置。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
实施例
根据图1-6所示，本实施例提出了一种公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，包括移动检测车9、数据采集装置10、数据处理装置，所述数据采集装置10和所述数据处理装置均安装在移动检测车上，其中，所述数据采集装置10安装于所述移动检测车外部左右任意一侧或两侧，用以发射线激光并采集激光轮廓数据和护栏图像信息，所述数据处理装置安装于所述移动检测车的内部，用以对数据采集装置所采集的数据进行分析和处理，所述移动检测车为乘用车或商用车，移动检测车的车速最高可达120km/h，所述数据采集装置和所述数据处理装置通过有线或无线网络的方式连接。
所述数据采集装置10包括连接装置1、旋转支架2、外壳3、观测相机4、观测相机镜头盖5、观测相机安装板6、水平旋转支架7、3D相机8、距离传感器、上位机、下位机，所述数据采集装置10通过所述连接装置1与所述移动检测车9固定连接，所述旋转支架2固定连接于所述连接装置1的外侧，所述3D相机8固定安装于所述外壳3的内部，所述外壳3的一侧固定连接有所述水平旋转支架7，所述观测相机安装板6与所述水平旋转支架7固定连接，所述观测相机4设置于所述观测相机安装板6上，所述观测相机4的外侧设置有所述观测相机镜头盖5。通过所述旋转支架2的设置，可以对观测相机4和3D相机8的角度进行调整，从而使得数据采集装置10能够被应用在不同的公路上，通过调节旋转支架2即可实现对观测相机4和3D相机8的调节，使得观测相机4和3D相机8能够有效地采集到轮廓数据和护栏照片。通过水平旋转支架7的设置可以单独对观测相机4的角度进行调整，使得观测相机4能够更好地与3D相机8配合，同步采集相同位置护栏的轮廓数据和照片。
所述3D相机8的激光发射器发出的激光为一条直线，激光投射到护栏波形梁板表面、路面及路缘石表面形成反射，反射光被所述3D相机8的镜头捕捉，通过镜头反射到所述3D相机8的感光芯片上，从而实现对激光轮廓数据的采集，然后通过以太网将激光轮廓数据发送到上位机；所述观测相机4采用工业相机，用以实时采集护栏图像，并通过以太网将护栏图像发送到上位机；所述距离传感器用于触发3D相机8和观测相机4进行数据采集，并通过I/O口将数据发送到下位机，下位机将距离信息通过以太网发送到上位机。本实施例中，3D相机的采样频率为100帧/秒，采样间距为1米，每公里所采集的护栏激光轮廓数据为1000帧。所述下位机采用单片机，所述上位机采用普通笔记本电脑。
本实施例中连接装置1采用吸盘。
所述数据处理装置包括数据处理界面程序和AI分类程序，所述数据处理界面程序用以加载原始数据、处理数据、导出数据和修改参数，所述AI分类程序用于识别护栏波形梁板的类型。本实施例中，数据处理装置对护栏激光轮廓数据的后处理速度为30帧/秒。
所述数据采集装置还包括高度调整装置和补光装置，所述高度调整装置用以调整数据采集装置的高度，确保所述3D相机8和观测相机4均能够完整地采集到护栏激光轮廓数据及护栏图像，所述补光装置包括光传感器和LED补光灯，用于在夜晚或光线不足的情况下为所述3D相机和观测相机进行补光。
应用该公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置进行护栏梁板数据采集的具体步骤如下：
A.所述移动检测车9在车道上正常行驶，所述数据采集装置10开始工作；
B.所述移动检测车9开始行驶后，即带动距离传感器运作，距离传感器发送信号给下位机，下位机给上位机发送信号，上位机控制3D相机8采集激光轮廓数据，并控制观测相机同步采集护栏观测图像；
C.保存数据，包括激光轮廓数据和观测图像。
参见附图6，通过数据采集装置获得激光轮廓数据和观测图像之后，再通过数据处理装置对数据进行处理，所述数据处理装置分析处理数据的具体流程为：
S1.数据处理界面程序读取本地的激光轮廓数据；
S2. AI分类程序构建一副护栏轮廓的剖面图；
S3. AI分类程序进行图像预处理，去除杂点；
S4. AI分类程序将靠近数据采集装置一侧的路面轮廓线作为路面基准线，进行图像旋转；
S5. AI分类程序根据波形梁梁板和路缘石的模板文件，进行模板匹配，找到对应部位的图像位置，将对应部位的图像截取下来；
S6. AI分类程序对波形梁图像使用深度学习分类网络，将波形梁图像划分为双波、三波梁板；
S7.3D相机8所采集的护栏激光轮廓数据包含了各个点的空间坐标信息，利用AI分
类程序可得到梁板上部和下部波峰A和B的坐标信息，参见附图7-8，AB所在直线与路面基准
线的交点为，AB所构成的线段的中点为M，M与O之间的欧式距离即
为梁板的中心离地高度，即
S8. AI分类程序判断是否存在路缘石，在没有路缘石的护栏场景下，护栏梁板中
心离地高度为梁板中心点与所述交点之间的欧式距离；
S9.在有路缘石的护栏场景下，得到路缘石高度，所述路缘石高度是指路缘石基
准线与路面基准线之间的距离；
所述步骤S9中，通过数据采集装置获取路缘石的激光轮廓数据，AI分类程序通过路缘石的模板文件进行匹配，判断是否存在路缘石；
如存在路缘石，则将路缘石顶面激光轮廓线作为路缘石基准线，并进行图像旋转，
参见附图9，AB所在直线与路缘石基准线所在直线的交点为，M与之间的距离即为护栏
梁板的中心离地高度；
所述护栏梁板的中心离地高度为梁板中心距离路面的距离减去路缘石的高
度，即
所述路缘石高度为路缘石基准线上任一点到路面基准线的垂直距离；
S10.数据处理界面程序输出检测结果。
所述AI分类程序在视觉算法方面结合了传统视觉算法与深度学习视觉算法，其中，传统视觉算法部分负责对图像进行预处理，去除特异的杂点，进行模板匹配，即进行梁板和路缘石的匹配、计算；深度学习视觉算法部分则用于对护栏梁板进行分类。
所述深度学习视觉算法使用ResNet50网络进行训练得到，同时使用TensorRT的16位推理引擎进行推理，得到护栏梁板的类型（双波、三波）。
参见附图10，为本发明数据处理界面程序所输出的测试路段的公路护栏梁板中心离地高度可视化检测结果；参见附图11，为本发明数据处理界面程序和AI分类程序所采集的护栏观测图像以及输出的双波护栏和地面基准线识别结果；参见附图12，为本发明数据处理界面程序和AI分类程序所采集的护栏观测图像以及输出的三波护栏和地面基准线识别结果。
在本发明的另一实施例中，数据处理界面程序和AI分类程序还可以直接安装于数据处理装置的上位机，所述上位机采用笔记本电脑或平板电脑。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，本发明保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：包括移动检测车、数据采集装置、数据处理装置，所述数据采集装置和数据处理装置均安装在移动检测车上，其中，所述数据采集装置安装于所述移动检测车外部左右任意一侧或两侧，用以发射线激光并采集激光轮廓数据和护栏图像信息，所述数据处理装置安装于所述移动检测车的内部，用以对数据采集装置所采集的数据进行分析和处理，所述移动检测车为乘用车或商用车，所述数据采集装置和所述数据处理装置通过有线或无线的方式连接。
2.一种如权利要求1所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：所述数据采集装置包括连接装置、旋转支架、外壳、观测相机、观测相机镜头盖、观测相机安装板、水平旋转支架、3D相机、距离传感器、上位机、下位机，所述数据采集装置通过所述连接装置与所述移动检测车固定连接，所述旋转支架固定连接于所述连接装置的外侧，所述3D相机固定安装于所述外壳的内部，所述外壳的一侧固定连接有所述水平旋转支架，所述观测相机安装板与所述水平旋转支架固定连接，所述观测相机设置于所述观测相机安装板上，所述观测相机的外侧设置有所述观测相机镜头盖，所述3D相机中的激光发射器投射出一条激光，激光投射在护栏波形梁板表面、路面及路缘石表面，所述3D相机的采集相机获取激光投射位置的图像，通过3D相机内部的标定参数，分析图像中的激光线，计算出激光投射位置波形梁板表面、路面及路缘石表面的三维坐标信息，即获得相应的激光轮廓数据，然后通过网络将激光轮廓数据发送到上位机；所述观测相机用以实时采集护栏、路面及路缘石的图像，通过网络将图像发送到上位机；所述距离传感器用于触发3D相机和观测相机进行数据采集，并将数据发送到下位机，下位机将距离信息通过网络发送到上位机。
3.一种如权利要求1所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：所述数据处理装置包括数据处理界面程序和AI分类程序，所述数据处理界面程序用以加载原始数据、处理数据、导出数据和修改参数，所述AI分类程序用于识别护栏波形梁板的类型。
4.一种如权利要求2所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：所述数据采集装置还包括高度调整装置和补光装置，所述高度调整装置用以调整数据采集装置的高度，确保所述3D相机和观测相机均能够完整地采集到护栏激光轮廓数据及护栏图像，所述补光装置包括光传感器和LED补光灯，用于在夜晚或光线不足的情况下为所述观测相机补光。
5.一种如权利要求2所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：所述连接装置为吸盘或支架。
6.一种如权利要求2所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：应用所述公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置进行护栏梁板数据采集的具体步骤如下：
A.所述移动检测车在车道上正常行驶，所述数据采集装置开始工作；
B.所述移动检测车开始行驶后，即带动距离传感器运作，距离传感器向下位机发送信号，下位机向上位机发送信号，上位机控制3D相机采集激光轮廓数据，并控制观测相机采集护栏、路面及路缘石的观测图像；
C.保存数据，所述数据包括激光轮廓数据和观测图像。
7.一种如权利要求3所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：通过数据采集装置获得激光轮廓数据和观测图像之后，再通过数据处理装置对数据进行处理，所述数据处理装置分析处理数据的具体流程为：
S1.读取本地的激光轮廓数据；
S2.构建一副护栏轮廓的剖面图；
S3.进行图像预处理，去除杂点；
S4.根据靠近数据采集装置一侧的路面轮廓信息，将路面轮廓信息作为路面基准线，进行图像旋转；将路缘石顶面轮廓信息作为路缘石基准线；
S5.根据波形梁梁板和路缘石的模板文件，进行模板匹配，找到对应部位的图像位置，将对应部位的图像截取下来；
S6.对波形梁图像使用深度学习分类网络，将波形梁图像划分为双波、三波波形梁板；
S7.得到波形梁板上部和下部波峰的坐标，所述波峰之间的连线与路面基准线相交并得到交点坐标，梁板中心点与所述交点之间的欧式距离作为护栏梁板中心离地高度，所述梁板中心点为梁板上部和下部波峰所构成线段的中点；
S8.判断是否存在路缘石，在没有路缘石的护栏场景下，护栏梁板中心离地高度为梁板中心点与所述交点之间的距离；
S9.在有路缘石的护栏场景下，得到路缘石高度，所述路缘石高度是指路缘石基准线与路面基准线之间的距离；
S10.在有路缘石且路缘石位于护栏梁板面下方，路缘石靠近车辆的侧立面与护栏面不重合时，护栏梁板中心离地高度为梁板中心点到路缘石基准线的高度，即梁板中心点到路面基准线的高度减去路缘石的高度。
8.一种如权利要求3所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：所述AI分类程序的视觉算法结合了传统视觉算法与深度学习视觉算法，其中，所述传统视觉算法部分负责对图像进行预处理，去除特异的杂点，进行模板匹配，即进行梁板和路缘石的匹配、计算；所述深度学习视觉算法部分用于对护栏梁板进行分类。
9.一种如权利要求8所述的公路护栏梁板中心离地高度快速检测装置，其特征在于：所述深度学习视觉算法使用ResNet50网络进行训练得到，同时使用TensorRT的16位推理引擎进行推理，得到护栏梁板的类型为双波或三波。
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