基于多功能检测车的路面病害自动识别系统
基于图像识别的道路路面破损自动检测系统
基于图像识别的道路路面破损自动检测系统熊文劼【摘要】With the sustained and healthy development of the economy, the road mileage in China is over four million kilometers, the highway mileage is the first in the world. So, it also puts forward higher requirements on highway maintenance and management, road detection gets more and more attention from the relevant departments. This paper introduces a kind of automatic detection system for pavement damage, discusses the principle of automatic pavement damage detection system, the concept of digital images, the design of the existing system, the characteristics and performance of the hardware, the prospect of system research and development and the concepts of other aspects.%随着经济的持续健康发展，我国的公路通车里程达到了四百多万公里，其中高速公路通车里程居世界第一。
但这也对公路养护和管理提出了更高的要求，路面检测越来越受到相关部门的重视。
本文介绍了一种路面破损自动检测系统，论述了路面破损自动化检测系统的原理、数字化图像的概念、现有系统的设计、硬件性能和特点、系统研究和开发的前景等方面的内容。
公路检测中道路综合检测车的实践
公路检测中道路综合检测车的实践摘要：道路检测车的使用推动了我国公路检测工作的发展和完善，其应用推动了公路检测质量的提升，使得公路建设工程得到了发展。
在实际建设过程中，公路建设工程人员应当对到道路检测车辆的应用特征以及应用中存在的优缺点进行准确认识，才能真正提升我国公路检测工作进行质量。
关键词：道路综合检测车；公路检测；实践一、智能道路检测车的工作原理智能道路检测车以机动车为平台，搭载计算机系统，综合应用光、机、电、算及“3S”技术，装备的高分辨率线阵图像采集系统可以采集公路路面图像，用以识别路面裂缝、坑槽等路面病害，激光结构光三维测量系统可以连续测量路面车辙数据，多目CCD立体测量系统可以有效捕捉公路沿线立体景观图像，惯性补偿激光测距系统则能精确的对公路平整度指数进行连续式测量。
采集结束后，采集数据全部存储于大容量电脑硬盘中，通过后处理软件，可以迅速的生成检测路段的路面破损率、平整度指数、车辙深度数据、路面构造深度指标等，并可以随时通过后处理软件直观查看公路沿线设施、路容路貌、路面图像等。
该检测车自带发电机，路面图像采用激光照明，除景观采集系统外，可以进行全天24h检测。
1、路面平整度检测针对路面平整度检测可运用道路综合检测车。
这一检测工作的工作原理主要为，道路综合检测车属于一种与路面不接触的测量仪器，在机动车前后车轮前方的位置进行两个加速度计与两个激光测距器的设置，这样便能够正常的开展轮迹平整度的相关测量。
以国家平整度测量标准中的方法同时输出国际平整度指数IRI。
2、沥青路面车辙深度检测路面综合检测车实施的车辙深度检测，这种检测方法的工作机理是，在检测车行驶的过程当中，采用红外激光发射器和CCD相机实施道路变形测量，在相机拍摄的过程当中发射出线激光可以针对路面变形的实际状况实施取点的具体浅析，同时针对路面车辙深度进行检测。
3、路面损坏状态检测采用道路综合检测车进行路面损坏状态的具体检测，在检测的工作当中，可以通过针对内部设施进行图像采集，辅助高强度照明装置，从而达到针对道路路面图像的采集，通过道路病害智能识别系统，便能够对路面的实际损坏状态加以最终的确定。
路面病害检测与维修智能化方案研究
路面病害检测与维修智能化方案研究路面病害是指路面上的各种损伤和缺陷，如裂缝、坑洼、龟裂等。
这些病害不仅影响驾驶体验，而且会导致交通事故和车辆损坏。
因此，对路面病害进行及时检测和维修是非常重要的。
传统的路面病害检测方法主要依靠人工巡查，其缺点在于效率低下和准确性差。
而随着智能化技术的快速发展，智能化路面病害检测和维修方案成为了新的解决方案。
智能化路面病害检测方案智能化路面病害检测方案主要包括三个环节：数据采集、数据处理和成果输出。
数据采集对路面病害进行检测需要采集大量的数据，包括图像、视频和声波等数据。
这些数据可以使用各种传感器和设备采集，如高清摄像机、激光扫描器、车载传感器等。
其中，车载传感器可以安装在车辆上，通过实时监测路面状况来采集数据。
数据处理采集到的数据需要进行处理，以提取出与路面病害相关的信息。
目前，主要采用图像处理和人工智能技术来进行数据处理。
图像处理可以通过卷积神经网络等算法来实现自动化识别和检测，从而快速、准确地确定路面病害。
人工智能技术则可以通过深度学习算法对大量的数据进行训练，从而提高检测的准确性和稳定性。
成果输出经过数据处理后，检测结果可以以多种方式进行输出，如数字地图、报告和警示系统等。
数字地图可以帮助交通管理部门了解路面状况，为后续维护工作提供数据支持。
报告则可以详细描述路面病害的位置和类型，为路面维修提供指导。
警示系统则可以及时提醒驾驶员注意路面状况，降低交通事故的发生率。
智能化路面病害维修方案智能化路面病害维修方案主要包括三个环节：识别和评价、治疗和养护、及时反馈。
识别和评价智能化维修方案需要通过识别和评价路面病害，确定维修方案。
与路面病害检测相同，可采用图像处理和人工智能技术进行自动化识别和评价。
通过对识别和评价的共同优化，提高了路面病害定位的准确性，同时也减轻了驾驶员对路面状态的检测负担。
治疗和养护在确定维修方案后，需要对路面病害进行治疗和养护。
这一过程可以通过机械化、自动化和智能化技术来实现。
多功能道路综合检测车在公路检测中的应用
多功能道路综合检测车在公路检测中的应用摘要：公路检测在公路建设的总体工作中占有举足轻重的地位，它是公路质量安全的最后一道防线。
多功能道路综合检测车作为模块化的数据采集平台，能够即时的收集公路的各项数据，并加以精密的分析处理。
这不仅能够大大提升公路检测的速度，更能够保证公路检测的安全。
本人将通过对多功能道路综合检测车的性能优势、适用范围、对道路工程的意义以及所存在的一些问题，深入探究多功能道路综合检测车在公路检测中的应用。
关键词：道路、检测、模块化自从改革开放以来，我国的经济开始了高速迅猛而长足的发展，这对传统的土木行业也形成了巨大的冲击。
在整体上来看，经济推动了公路建设的发展，但是高速发展的经济不仅仅带来了巨大的需求，使公路建设项目在全国范围内遍地开花，更对传统的道路工程提出了严峻的挑战：如何在保证质量的同时，将工期尽可能的缩短。
在全面机械化的今天，将公路的建造铺设进行大规模的提速，依赖于工程机械的完善与改进，而同样重要的公路检测，则要更多的仰仗于全自动的现代化设备，如多功能道路综合检测车，来取代传统的检测方式，从来保质保量的完成公路建设。
1多功能道路综合检测车在具体项目中的适用范围工程试验检测工作是公路工程施工技术管理及养护决策中的一个重要组成部分，同时也是施工质量控制和竣工验收评定工作中不可缺少的一个主要环节，为施工验收评定、养护管理决策提供了主要依据。
事实上，公路检测是贯穿整个公路建设项目之中的。
对于一个项目而言，首先要在施工之前通过试验，来鉴定进场的原材料、成品和半成品是否合乎国家标准，而接下来的每一工序和结构部位的完成，据需通过试验检测判定其是否符合质量标准化要求，直到最后的竣工验收。
而多功能道路综合检测车在整个检测中，更多的应用在最后的建设项目质量等级评定中。
2 多功能道路综合检测车的优势多功能道路综合检测车在实际中能够应用的范围是非常广泛的，堪称公路检测中的“万能试验机”，可以进行道路工程结构力学检测的一系列测定实验，如路基路面弯沉值的测定、承载板侧土基回弹模量等；还有道路工程结构使用性能检测，如路面摩擦系数的测定、路面构造深度的测定、路面平整度的测定等。
道路守护者：高频轻量化智能巡查系统
道路守护者：高频轻量化智能巡查系统作者：暂无来源：《上海信息化》 2020年第1期文/李志晟随着我国城镇化水平不断提高，市政道路工程的建设变得越来越重要。
其建设质量尤其是后期养护水平，密切关系着人们出行的便捷性，也考验着政府治理的效率。
改革开放40年来，我国道路基础设施建设取得了举世瞩目的成就。
截至2018年年底，我国公路总里程突破484.65万公里，公路网密度上升至50.48公里/百平方公里。
而随着道路建设高潮退去，我国道路工程将面临着管养与运维高峰。
2018年年底，公路养护里程已达到475.78万公里，占公路总里程98%，道路设施的运维管理压力陡增。
路面是道路交通基础设施的重要组成部分，路面的使用性能直接关系道路为出行者提供的安全性、舒适性、快捷性等服务水平，同时也关系到道路自身的使用寿命。
随着大体量的道路设施建成并投入使用，以及日益增长的交通需求，相关单位必须做好对道路日常巡查、养护管理工作，及时发现问题、解决问题，确保可以提供更优质的服务。
基于人工进行路面日常巡检已无法满足我国大体量道路基础设施的运维、管理、养护工作，且人工的管理成本高、效率低、错漏多、数据非格式化，制约了基于数据驱动的道路智能养护。
以轻量化车载设备及人工智能算法为核心的高频轻量化智能巡查系统可实现路面高效、快速巡检，减少人工成本，提高管养效率，具有良好的社会和经济效益，采集的路面健康数据更加格式化，有利于精细化管养，是今后路面日常管养、巡检的发展趋势。
上海市道路建设与管养现状依据国家及上海市市政公路行业的最新统计数据，以及2019年发布的《中国主要城市道路网密度监测报告》，截止到2018年年底，上海市全市道路长度超过18500公里，道路面积超29800万平方米，总体路网密度达7.15公里／平方公里，上海市道路网密度指标排在全国前五，可见道路是上海城市建设最重要的基础设施之一。
近年来，上海市各区的市政经费也在逐年增加，年均市政养护经费投入达27.5亿元。
路况评定系统(MQI)在公路养护管理中的应用
路况评定系统(MQI)在公路养护管理中的应用摘要：在物资流通量不断增长、物流运输行业迅猛发展的新时期，公路工程路面使用性能的优劣越来越受重视，可靠的公路工程施工质量是成就优质路面使用性能的基本条件，但是要想长期维持优质的路面使用性能，还需要以高水平的公路养护管理为依托，因此应借助各种有效手段，促进公路养护管理的科学性与实效性，鉴于路况评定可以指导公路养护管理实施和检测公路养护管理实施效果，所以下文着重分析路况评定系统(MQI)在公路养护管理中的应用。
关键词：路况评定系统；公路养护管理；管理系统应用引言公路工程是利国便民的重要基础设施，在促进社会经济建设与发展方面也发挥着不可替代的积极作用，但是公路工程路面使用性能也会对行车体验和交通安全与交通效率造成重大影响，因此应通过科学性的公路养护管理，保证公路工程长期保持健康平稳的运行状态，随着高新技术普遍应用，公路养护管理也需要与时俱进的引进先进技术，促进公路养护管理高效开展，路况评定系统(MQI)的应运而生，为推动公路养护管理合理实施及科学化发展提供了巨大助力和技术支撑。
1路况评定对基层公路养护管理的作用1.1公路技术条件和运行情况的反映及时发现和处理路面问题：路况评定可以及时发现路面问题，如路面裂缝、坑洼、泥泞等，为基层公路养护提供指导，及时处理路面问题，避免因路面损坏引起的交通事故。
1.2制定养护计划以及养护方案路况评定可以对路面、路基、排水设施等方面进行评估，确定路面状况，找出需要重点养护的路段和设施，进而制定合理的养护计划，确保基层公路的安全通行。
1.3预防措施公路养护预防措施的制定需要考虑到不同路段的路况情况。
以下是一些基本的利用路况评定制定公路养护预防措施的方法：对于路面状况较好的路段，可以采取较为简单的养护措施，如定期清洗、修补路面上的小坑洞等；而对于路面状况较差的路段，需要采取更为复杂的措施，如重新铺设路面或者进行大面积的修补工作。
交通流量大的路段容易受到车辆压力的影响，因此需要采取较为严格的养护措施，如定期更换路面材料、加强路面承重等。
人工智能在道路病害检测诊断的国内外研究现状
人工智能在道路病害检测诊断的国内外研究现状篇一：随着交通运输的发展，道路病害的检测和诊断成为了一个重要的问题。
传统的道路病害检测方法需要人工巡查，费时费力且效率低下。
然而，随着人工智能技术的不断进步，其在道路病害检测和诊断方面的应用逐渐受到关注。
国内外许多研究人员已经开始利用人工智能技术来解决道路病害检测和诊断的问题。
其中最常见的方法是使用机器学习和计算机视觉技术。
研究人员通过训练算法，使其能够自动识别和分类不同类型的道路病害，如裂缝、坑洞、路面破损等。
在国外，美国的研究人员已经取得了一些突破。
他们开发了一种基于深度学习的道路病害检测系统，能够通过图像识别技术自动检测并诊断道路病害。
该系统能够识别出各种类型和程度的道路病害，并提供相应的修复建议。
这项技术已经在实际道路上进行了测试，并取得了良好的效果。
在国内，研究人员也在积极探索人工智能在道路病害检测和诊断中的应用。
他们利用计算机视觉和深度学习技术，开发出了一种基于图像处理的道路病害检测算法。
该算法能够自动识别和分类不同类型的道路病害，并给出相应的等级评估。
这项技术在一些城市的道路维护中得到了应用，并取得了显著的效果。
然而，道路病害的检测和诊断仍然面临一些挑战。
首先，道路病害的种类繁多，形状和大小各异，使得算法的设计和训练变得复杂。
其次，道路环境复杂，光照条件和视角变化大，这也给图像处理和识别带来了一定的困难。
此外，道路病害的修复方法也需要考虑到实际情况和经济成本。
综上所述，人工智能在道路病害检测和诊断方面的研究正在取得进展。
国内外的研究人员已经利用机器学习和计算机视觉技术开发出了一些有效的算法和系统。
然而，仍然需要进一步研究来解决目前面临的挑战，并将这些技术应用到实际的道路维护中，以提高效率和降低成本。
篇二：人工智能在道路病害检测诊断方面的研究在国内外都取得了一些重要进展。
道路病害是指路面上产生的损坏或缺陷，如裂缝、坑洞、路面变形等。
及时发现和诊断道路病害对于道路维护和交通安全至关重要。
基于物联网的智能车辆监测与诊断系统设计
基于物联网的智能车辆监测与诊断系统设计随着物联网技术的日益成熟和普及，智能交通系统逐渐成为现代城市发展的必然趋势。
在智能交通系统中，智能车辆监测与诊断系统作为关键组成部分，可以实现对车辆的实时监测和故障诊断，以提高道路交通的安全性、效率和可靠性。
一、系统概述基于物联网的智能车辆监测与诊断系统是以车辆为基本单元，通过传感器和无线通信技术将车辆的实时数据获取和监测，实现对车辆的故障诊断和安全监控的系统。
系统主要包括车辆数据采集模块、数据传输模块、数据处理与分析模块和故障诊断与安全监控模块。
1. 车辆数据采集模块：通过安装在车辆上的传感器和探测器，实时采集车辆的各类数据，包括车辆状态、行驶路况、发动机参数等。
传感器的选择和安装位置应根据车辆类型和需求进行优化，以确保数据采集的准确性和全面性。
2. 数据传输模块：采用无线通信技术，将车辆采集到的数据传输到远程监测与诊断中心。
常用的通信技术包括2G/3G/4G网络、Wi-Fi和Bluetooth 等。
选择合适的通信方式，要根据车辆使用场景和网络覆盖情况进行综合考虑。
3. 数据处理与分析模块：在远程监测与诊断中心，对接收到的车辆数据进行处理、分析和存储。
可以利用数据挖掘和机器学习技术，提取车辆数据中的关键信息，预测车辆故障和异常情况，并生成相应的报警信息。
4. 故障诊断与安全监控模块：该模块通过与车辆电子控制单元（ECU）进行交互，实现对车辆故障的诊断和监控。
当系统检测到车辆存在故障或安全隐患时，及时通过警报、短信或邮件等方式通知车主或相关部门，以便采取相应的措施。
二、关键技术和挑战1. 传感器技术：选择合适的传感器，并根据不同的应用场景和需求进行布置和校准。
传感器的质量和准确性对系统的性能和可靠性起到重要作用。
2. 无线通信技术：选择合适的通信方式和协议，以确保车辆数据的可靠传输和实时性。
同时要考虑通信安全和隐私保护的问题，防止数据泄露和攻击。
3. 数据处理和分析技术：利用大数据和人工智能技术，处理海量的车辆数据，提取有用的信息，并进行故障诊断和预测。
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基于多功能检测车的路面病害自动识别系统
摘要：随着我国高速公路建设的飞速发展，传统的基于人工视觉检测路面病害的方法存在着成本高、精确度低、危险性高等诸多的不足，已经不能适应公路的发展要求。
随着近年来计算机信息化的发展，高速公路路面病害自动检测和自动识别系统的研究和应用越来越广泛，路面病害图像的自动识别和处理算法日臻完善。
关键词：图像预处理；模式识别；图像分割；图像去噪；图像增强；灰度校正；边缘修正
引言
随着我国公路建设的飞速发展，传统基于人工视觉的公路养护检测方式越来越不能适应其快速发展的要求，表现为成本高、精度低、影响交通、作业危险等。
而计算机和网络的不断发展，使得公路检测养护自动化成为可能。
自上世纪90年代，国外出现了一批研究自动检测病害识别的系统，其中包括加拿大的WiseCrax系统、澳大利亚RoadCrack系统、英国HARRIS系统等。
我国对路面自动检测技术的研究最早可追溯于20世纪80年代后期，由于当时公路建设的快速发展，使我国公路养护里程迅速增长，与此同时，重载交通和交通量的快速增长和快速出现的路面大中修养护需求，使我国公路养护管理部门承受了巨大的压力。
西安、南京等很多专业检测部门和院校纷纷开展了以路面自动检测设备(硬件)和路面管理系统(软件)为主要内容的研究与开发工作。
2、病害自动识别系统设计
2.1病害自动识别流程
随着检测任务不断增加，我院从美国ICC公司引进了先进的多功能自动检测车，加测车包括：道路几何参数测量系统、GPS全球定位系统、激光线扫描车辙测量系统、纵向断面平整度测量系统、计算机定标录像及测量平台、高精度道路几何系数测量系统、路面纹理测量系统、道路全景路况扫描等，大大提高了检测工作的效率。
多功能自动检测车通过激光线扫描拍下路面状况图，通过自动识别系统可以识别出病害的类型从而转化成路面病害数据，以供养护人员参考。
自动识别系统流程为：
2.2病害自动识别系统设计
2.2.1图像增强处理
该阶段是把通过多功能车激光扫描技术拍的图片经过灰度化、去噪等方法滤掉不是病害的部分，留下病害或可能是病害的部分。
预检测时，通过图像子块的直方图特征进行筛选。
在细节分析阶段，采用小波变换来提取图像的高频信息，再利用处理后的高频信息进行反变换，得到裂缝轮廓。
然后使用阈值分割和连通分量扩展算法得到完整的裂缝形态信息，最后统计病害。
转化成灰度图
灰度图是指包含亮度信息而不包含色彩信息的图像。
一幅灰度图共256个级别。
任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，本文所设计的路面病害自动识别系统使用的是浮点算法，将彩色图片转化成灰度图。
浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
原始图片灰度变换图片
图像的去噪处理
图像在采集过程中会受到一定程度的噪声干扰，即使是激光线扫描图像，所以在图像提取各种特征之前需要去噪处理。
去噪处理分为空域滤波、变换域滤波、偏微分方程、变分法、形态学噪声滤波。
空域滤波是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。
本文使用的也是空域去噪方法。
常用的空域去噪方法包括：中值滤波、加权邻域平均滤波、小波阈值去噪、总体变分TV去噪等方法。
根据噪声的不同，每个去噪方法都有各自优缺点，根据实验，本系统使用的是总体变分（TV）去噪方法实现的去噪过程。
总体变分TV方法：
是由Rudin Osher and Fatemi提出，它基于变分法的思想，确定图像的能量函数，通过对图像能量函数最小化达到平滑去噪的目的。
是现在比较流行的图像复原方法。
图像的能量函数方程为：
全变分去噪能量泛函为：
其欧拉-拉格朗日方程为：
其中，梯度算子：
正则项：
用来减少平坦区域的退化。
2.2.2图像边缘检测
图像边缘对于图像识别有非常重要的作用。
边缘能勾画出具体病害的图像信息，从某种意义上说，图像边缘是图像局部特性不连续的反应，它标志着一个区域的中介和另一个区域的开始。
当路面灰度变化大时，可以采用边缘检测法对病害进行识别。
目前边缘提取采用的算法包括：模板匹配法、曲面拟合法、边缘算子法等等。
边缘算子法包括Roerts算子、Sobel算子、Prewitt算子，LOG算子、Canny 算子等，根据实际研究和对比，本系统采用了拉普拉斯高斯算子（LOG算子）方法。
该方法是先选取高斯函数对图像进行平滑滤波，在对平滑后的图像进行拉普拉斯运算。
常用的是5*5模板
滤波后图像LOG算子处理后图像
2.2.2图像分割
图像分割是按照一定规则将一副图像分成若干个有意义的区域的处理技术，分割是实现自动图像分析时搜西安需要完成的操作，在图像识别中占很重要的位置。
根据不同的图像模型一般分为基于边缘检测的方法和基于区域生长的方法两大类。
基于边缘检测的分割方法首先检出局部特性的不连续性，在将它们连成边界。
这些边界把图像分成不同的区域。
基于区域生长的方法是将像素分成图通区域。
图像灰度直方图的形状是多变的，区域面积难以确定。
根据不同情况，需要一个确定阈值来分割。
根据这个灰度阈值选择分为最大类间方差法、矩阵不变法、极小误差法等。
本系统经过对比采用了最合适的最大类间方差阈值分割法，简称OTSU法。
该方法简单、处理速度快。
是一种常用的阈值选取方法。
灰度图像OSTU算法后图像
2.2.3图像特征提取
目前，在图像特征提取方面已经有了成熟的理论：纹理特征、几何特征、统计特征、投影特征，分形特征等。
最常用的方法是投影特征提取法。
步骤：1、根据阈值判断是否为网状裂缝
2、如果是，不再判断，如果不是进行3
3、根据投影特征判断是纵向裂缝还是横向裂缝
1、判断网状还是线性裂缝。
具体操作，首先本系统设定一个8的阈值，然后计算像素点为0的连通区域个数，根据黑色像素连通区域与设定的阈值比较，若连通区域大于该阈值，判定图像为网状裂缝，若小于，为线性裂缝。
2、判断横向还是纵向裂缝。
具体操作，对裂缝图像分别向X和Y轴投影，分别计算投影长度，若投影到X轴长度大于Y轴，则为横向裂缝，反之为纵向裂缝。
3、路面病害自动识别系统开发和运行环境
多功能检测车的路面病害自动识别系统开发是基于我院引进的多功能检测车，其配套的检测数据库环境SQL Server 2005，软件环境VisalC++6.0 ，系统环境Windows XP，硬件环境主流机。
总结
基于图像的公路路面病害自动识别系统，一直是图像处理和模式识别领域的一项挑战性工作，其对公路养护工程具有很大的指导作用。
目前对于路面自动识别系统研究还存在一些难点，系统对于横竖裂纹的自动识别成功率达到90%，但对于路面上的其他病害识别率还很低，算法智能修正的研究与应用是我们下一步需要研究的课题，以便加强路面病害自动识别的准确率。
参考文献
【1】GonzalesRC，WoodsRE.DigitalImageProeessing，SeeondEdition Beijing Eleetronieand Industrial Press，2002
【2】刘丹,计算机图像处理的输血和算法基础。
北京国防出版社2005
【3】孙即祥，图像分析。
北京科学出版社2005
【4】Jon Bates，实用Visual C++ 6.0 教程。