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自动调查路面和3D方法的要素
Kelvin CP WANG
土木工程，阿肯色大学，Fayetteville AR 72701，美国
摘要：良好的交通基础设施对经济发展和可持续性至关重要 路面条件是道路基础设施机构中的主要关注点。 近年来，自动化已成为可能，收集数据并产生路面性能某些方面的结果，而挑战仍然存在于其他几个类别中，例如自动化裂缝调查。 本文回顾了自动交叉路面调查的技术进展，并讨论了作者领导的团队使用3D laser成像捕捉路面1毫米表面图像的最新突破。
关键词：路面; 自动调查; 3D方法论; 表面图像
介绍
大多数基础设施通常用施工后表现困难的材料建。
由于各种负载，环境条件和老化。 大型基础设施包括路面，核电站烟囱，摩天大楼，管道和铁路轨道。 在许多情况下，窘迫表现为表面裂缝。 地面遇险调查的成功自动化将降低执行遇险调查的总体成本，并为恢复管理提供更客观和标准化的结果。
为了检查高速公路路面的表面窘迫，进行这种测量的最广泛使用的方法仍然是基于人类观察。 这种方法非常耗费人力，容易出错和造成危害。 一个理想的自动遇险检测和识别系统应该能够以任何收集速度和任何天气条件找到任何类型的裂缝和任何其他表面窘迫的任何尺寸。 自动化设备应该经济实惠并且易于操作。 近几十年来，硬件和成像识别技术的技术创新为以成本效益的方式探索自动交配遇险调查的新方法提供了机会。 尽管新一代设备的性能比旧系统有所提高，但是严重在很多方面还是存在的问题的。
比如在实施成本，处理速度和准确性方面仍然存在 问题。
本文的目标是回顾公路路面表面遇险调查的自动化系统的设计需求。 本文的一个特别重点是使用三维（3D）激光成像原理来处理路面，它能够在横向，纵向和垂直方向上以Imm分辨率捕捉真实的路面3D特征。 这种新技术可以提供一个平台，以Imm的分辨率重新构建虚拟模型，具有路面或道路轨道的空间精度。
技术基础和困难
图1说明了自动配对的遇险调查系统的基本系统概念，包括数据采集，数据存储以及数据显示和处理子系统，包括用于归档和检索收集和处理的数据的数据库系统[1]。
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- 数据采集中的传感器技术
以任何自动化方式收集基础设施数据通常基于人造传感器。 在使用传感器技术获取路面遇险数据时需要考虑以下因素：
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- 传感器技术的类型以获取路面上的信息。
- 二维或三维数据。
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- 窘迫的严重程度，例如应该并可以识别的裂缝的大小。
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Mendelsohn [2]等人列举了路面噪声和剖面信息可能与检测困扰有关的用途。 迄今为止，通过视觉检查收集地面遇险数据仍然广泛用于通过人体检查或人造视觉系统来查找和分类裂缝。 影像数据可以用模拟或数字，二维（2D）相机系统或基于三维（3D）激光成像的采集系统等各种手段收集。 近年来，常见的数据收集方法是使用数码摄像设备，如数码相机。 然后将数字格式的图像数据传输到计算设备，而不需要传统的数字化过程来处理不再使用的基于模拟的设备。
线扫描摄像头一次扫描一条线，而区域扫描摄像头则一次扫描二维区域。 几乎所有基于消费者和电影的相机都是基于区域扫描的。 线扫描相机主要用于工业环境。 经过数十年依靠面阵扫描摄像机采集路面图像，近年来线扫描摄像机成为收集二维路面图像的标准。 使用线扫描摄像机的优势在于能够使用线激光来检测路面。 结果图像通常是高质量的，不会影响太阳光或阴影。 利用激光照射，高度聚焦的窄激光束沿运动的横向扫描表面。 然后用线扫描照相机收集表面上的激光束的反射，并在完成一次横向扫描时将其表示为线。 收集的线条然后被编译成二维表面。
目前尚未就工程目的检测到的最小裂缝尺寸达成共识。 但是，如果一个系统可以检测出宽度为1mm的裂缝，则认为是足够的。 几年前关于路面图像存储的一个主要问题是， Imm分辨率下4米宽路面的二维图像可以以1 GB / s的存储量进行存档，这不再是一个制约因素。
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- 数据处理和自动化的困难
许多研究和开发已经瞄准了2D路面图像的计算机化处理，以便用一些“类人”的视觉感测能力来增强计算机的功率。 这种技术通常被称为计算机视觉或机器视觉，与图像解译的第二个子系统有关
图1路面表面遇险测量中的系统概念
所收集的路面数据或图1中的数据处理。
人们可以轻松检测和分类路面表面困难，但速度非常低。 计算机系统通过识别周围纹理亮度范围内的斑点来区分裂缝，并且必须设计为通过数学算法寻找连接区域。 即使理解了人脑处理的所有图像处理过程，也可以将这些知识应用到计算机中，使其性能与人类相媲美，所需的处理能力数量为1020亿个浮点运算每秒（teraflops）[3]。 以合理的成本和高端成像板增强的工作站只能达到每秒数十亿次的浮点运算（gigaflop）。
公路行业希望应用具有实时处理能力和可接受的一致性，可重复性和准确性的自动化遇险测量设备。 在过去的二十年里，开发人员根据这些要求实施遇险调查系统是一个令人沮丧的时期。
（I）以任何实际速度进行路面表面遇险勘察的图像处理需要非常高的性能计算设备。 在计算性能方面做出妥协时，数据质量，处理速度或两者都会受到影响。
- 图像处理作为一个研究领域仍在发展中。 胡人脑中的图像处理有许多方面尚未被理解。
- 在路面表面窘迫的检测和识别中，特别困难与路面表面的油污等表面质地和异物有关。
- 没有定量的标准指标
定义路面遇险的类型，严重程度和范围。 然而，正在努力初始化一套标准[4-6]。
- 不需要硬件和软件与不同供应商系统的兼容性。
现代交通运输201119（1）：51-57 53
但是，这种不兼容性引入了来自不同供应商的非通信调查数据。
20世纪90年代初，德克萨斯州运输部和美国联邦公路管理局组织了对现有自动化系统的试验性测试。 高速公路数据收集业务的供应商受邀使用自动化设备进行调查。 不同厂商的结果并不一致，试用测试并未对各种设备进行比较评估。 史密斯[7]带领一个小组对现有的路面表面遇险调查设备进行了研究。 有四家供应商受邀参加了这项研究。 四家供应商中的大多数只具有收集路面图像的能力。 表面窘迫的分析是手动或手动控制下的视觉系统协助进行的。
自20世纪80年代以来，生产具有或接近实时加工能力的工作系统的五大努力是：日本小松系统，美国PCES系统，瑞典PAVUE系统，瑞士CREHOS和伊利诺伊州自动道路检测系统。 这些努力的描述由Wang [1]给出。
使用线扫描相机的基于2D的方法
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- 原理
时间延迟积分（TDI）相机是一种新型高性能线扫描相机，用于高速和相对较低的照明应用。 TDI利用同步运动拍摄同一行图像的多个图像，并将它们相加以获得放大的图像。 TDI相机的高灵敏度归因于多个阶段的图像集成。 例如，与常规线扫相机相比，TDJ相机可以有96个阶段，导致96个积分阶段。 由于TDI传感器中增加了噪声源，整体灵敏度提高了80倍。
在任何线扫描应用中，系统设计者必须考虑物体运动的分辨率（横向分辨率）和沿物体运动路径的分辨率（纵向分辨率），如图2所示。在线路设计中基于扫描的数据车辆的横向分辨率仅受照相机中行像素数量的限制。 纵向分辨率是移动速度或数据车辆速度以及摄像机扫描速率的函数。 线扫描照相机的检查可以在纵向和横向两个方向以一个预定分辨率对表面进行100％覆盖。 图中的速度编码器生成并实时发送速度数据给摄像机，
图2基于线扫描摄像机的路面检测车
时间。 在已知速度和固定分辨率的情况下，可以动态调整摄像机的扫描速率以满足横向和纵向均匀分辨率的要求。 高端TDI摄像机的性能可以在40 kHz以上的线路速率下获得。 建立路面的二维图像的原理如下：
为了使用TDI摄像头拍摄干净的图像，需要与移动车辆保持紧密同步。 Barbe [8]介绍了调制传递函数（MTF），与速度变化对图像质量的影响有关：
MTF（TDJ）= MV/V， (2)
其中M是为阶段的数量，V为所有阶段的光学元素在整合期间速度变化与平均速度的比值。
Barbe还表明，当MTF小于2时，对图像质量没有影响。 例如，当M = 96时，V可以高达2％。 这是可以控制的
数据车辆在此范围内的速度变化。 如果变化超过2％，例如，V = 5％时，阶段的数量可以相应减少
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M总是小于2.某些TDI相机可能会降低舞台编号的动态调整。
当同一列中的照片元素可能捕获不必要的像素时，左右移动也会影响图像的单一性。 横向速度必须限制在车速的1196th以限制效果。 96是TDI相机中的总舞台编号。 基于集成需求，可以对某些TOI相机进行调整或选择阶段的数量。 通过调整阶段的数量也可以控制左右运动对图像质量的影响。
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- 基于线相机的二维数据收集系统设计
检查移动对象的所有系统的原理是在最小关注点的分辨率内实现停止操作。 新的TOI摄像机在区域扫描，激光扫描和普通线扫描摄像机方面受到限制，这些摄像机具有高分辨率，高线路率和更高的光敏度。 图3说明了TDI摄像机对路面表面遇险检测系统的系统设计。
在编码器中监控数据车辆的速度以确定与摄像机的同步。 定时控制单元基于来自编码器的数据生成必要的相机时钟信号。 相机接口设备中的视频格式化步骤将格式化相机中的行。 然后格式化的数字线被送入并行处理器进行图像处理。 所有接口设备和并行处理器都安装在主机中。 主机还控制用于存储图像和相关数据集的磁盘阵列。 另外，GPS接收器连接到主机以记录收集图像的位置数据。
TDI
定时
控制
GPS接收器
＆界面
相机＆
接口
图3基于TDI的表面检测系统的元素
3D数据收集技术的基础
多年来，各种数据分析需求一直在研究路面的三维表面特征。 实际上，在高分辨率和高速公路上进行计算机分析所得到的路面的真实三维表面测量结果尚未用于生产目的。 相反，几十年来，路面工程师已经使用了20幅图像来估算路面的铺设情况，结果不尽如人意。 因此自然而然地得出结论：为了更好地解决路面评估问题，以足够的分辨率（如1mm）获取原始格式的路面表面信息或3D表示，代表了一个新的研究前沿。 然而，由于需要高分辨率，完整覆盖路面车道，获取和分析的持续高数据速率以及克服太阳光和环境光在广角期间的不利影响，这种发展主要依赖于传感器和计算技术的进步。数据采集。
有几种技术可以收集3D表面
数据。 传统的方法是基于照片克里格原理，该原理已被广泛用于公路工程中使用模拟胶片。 从2005年到2007年，NCHRP IDEA计划资助该团队使用摄影测量原理在项目NCHRP-88“通过立体视觉进行自动化路面窘迫调查”[8]中建立30个路面。 该研究产生了良好的结果。 然而，这种技术的关键限制是成对摄像机获得高清晰度的路面20张图像的照明要求。 即使在今天，对于全车道区域，在直射阳光下，路面的照明几乎是不可能的，这是摄影图像采集所必需的，以便具有高质量的2D视觉来建立配对图像。 图4说明了在NCHRP IDEA项目中使用的摄影测量原理，以及由此产生的软件，用一对具有共同点的2D图像来生成路面的3D表面模型。
另一种三维表面建模技术是光检测和测距（LIDAR），最初用于地理参考地形特征。 在一些文献中，LIDAR被称为激光测高。 图5（a）所示的LIDAR系统由激光扫描系统，GPS接收机和IMU组成[9]。 激光扫描数据采用扫描镜进行采集，该扫描镜与飞行或运动方向横向旋转。 激光雷达信号不是一个点，而是一个区域光束。 梁非常狭窄，但它离开震源时会变大。
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捕获的2D图片中的特征。 当2D图像以一个序列捕捉时，顺序2D图像中的激光线可以被提取并顺序组合以形成数字3D表面。
该技术已被研究团队用于开发路面数据采集的3D原型系统，以生成1mm分辨率的30幅路
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