路面连续激光点云中车辙三维特征提取方法研究

摘要：

路面车辙病害的自动准确检测是道路养护和管理的重要支撑.针对传统车辙提取时纵向分布特征信息缺失的问题,充分挖掘车载路面激光点云数据中车辙目标的空间分布特征信息,提出了一种利用路面连续激光点云进行的车辙三维特征提取方法.在路面点云分类提取基础上,根据路面标识线进行车道点云分割,将单车道激光点云数据转化成各类特征图像,结合二三维特征提取算子进行了车辙轮廓提取.首先,对点云进行高程归一化,消除路面纵坡和横坡的影响.接着,根据路面激光点云的高程、坡度、坡向信息生成3种路面特征图像,进一步运用图像处理方法提取车辙凹槽侧壁边缘线和凹槽底部中线,作为车辙平面轮廓线.然后,基于路面横断面密集激光扫描点,采用断面曲线拟合分析法精确提取车辙横断面轮廓线和轮廓边界点.最后,以横断面提取的精确车辙轮廓点为约束,修正车辙平面轮廓线,运用车辙平面轮廓线和横断面轮廓线联合表达车辙精细三维特征.结果表明:该方法能够完整地提取出车辙平面轮廓线和横断面轮廓线,提取的车辙宽度相对误差小于5％;车辙深度与基于点云数据直接提取结果的差值不超过0.5 mm;车辙横断面面积相对误差小于10％,优于传统车辙特征提取方法,认为该提取结果能够为路面管理养护提供支撑.

关键词：道路工程、车辙提取、特征图像、三维特征、激光点云

所属期刊栏目：39

分类号：U418.6+8(道路工程)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省重点研发项目

在线出版日期：2022-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：59-65