[发明专利]路面接缝的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及路面养护领域，特别是指一种路面接缝的检测方法。

背景技术

对路面养护之前，需要对路面的病害进行检测。目前的检测手段主要通过先拍摄路面图像，对图像进行分析，然后找出存在病害的路面位置。

采用CCD线阵相机拍摄路面图像的同时，采集系统会记录所拍摄图像的位置，记录检测桩号。车辙检测设备会记录检测路面的高程数据及检测桩号。检测桩号为基于某个参照点用于给检测数据定位的距离值，两个高程数据对应的检测桩号之间的间隔可以采用毫米为单位。

在拍摄的路面图像中，既包括路面病害的图像，如路面的一些开裂、挤压后的破损等，又包括了一些路面设施，如路面的伸缩缝（也称为接缝）。这些特征都存在于所拍摄的路面图像中，在对路面图像分析过程中，伸缩缝容易被误认为破损，影响分析结果，需要将图像中的伸缩缝进行去除。目前主要通过人工挑选伸缩缝的图像，由于图像较多，人工方式挑选存在效率低的情况。

发明内容

有鉴于此，本发明在于提供一种路面接缝的检测方法，以解决上述人工挑选伸缩缝的图像，效率低的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种路面接缝的检测方法，包括：

顺序读取路面图像的数据序列；其中，所述数据序列中的每一个数据项对应一张路面图像上的一个位置；所述每一个数据项包括对应该位置的检测桩号和该位置的纵断面的高程数据；

通过所述检测桩号和所述高程数据运算所述每一个数据项对应的一阶中心差分值；

通过所述每一个数据项的检测桩号和一阶中心差分值运算所述每一个数据项对应的二阶中心差分值；

选择出一阶中心差分值大于第一阈值、二阶中心差分值大于第二阈值的数据项；

在所述选择出数据项的检测桩号对应的路面图像中检测接缝。

优选地，所述一阶中心差分值通过以下公式运算得出：其中，i为数据序列的编号，l_i+1为第(i+1)点处的纵断面高程值，l_i-1为第(i-1)点的纵断面高程值，ch_i+1为第(i+1)点的检测桩号，ch_i-1为第(i-1)点的检测桩号；P_i′为第i项的所述一阶中心差分值。

优选地，所述二阶中心差分值通过公式运算得出，P_i″为第i项的所述二阶中心差分值。

优选地，所述第一阈值为th1，所述ΔCh为检测桩号之间的间隔，H_A为所述高程数据的精度单位。

优选地，所述第二阈值为th2；

th2=0.3×ΔChHA.]]>

优选地，所述ΔCh为0.1m，H_A为0.1mm。

优选地，还包括：按照设置的距离阈值，确定与所述选择出的二阶中心差分值所归属项对应的检测桩号的图像位置相邻、且在所述距离阈值范围内的路面图像；

检测所述距离阈值范围内的路面图像中的接缝。

优选地，所述距离阈值为2~10米。

通过实施例中的上述步骤，可有效检测出存在伸缩缝的图像的桩号，从而可快速确定出最可能存在伸缩缝的图像。对于大量的路面图像，可提高筛选存在伸缩缝图像的效率，去除图像中存在的路面伸缩缝，路面图像在后续检测破损的过程，可提高路面破损率的准确度。

附图说明

图1为实施例的流程图。

具体实施方式

为清楚说明本发明中的方案，下面给出优选的实施例并结合附图详细说明。

参见图1，本发明的实施例包括：

S11：顺序读取路面图像的数据序列；其中，所述数据序列中的每一个数据项对应一张路面图像上的一个位置；所述每一个数据项包括该对应该位置的检测桩号和该位置的纵断面的高程数据；

S12：通过所述检测桩号和所述高程数据运算所述每一个数据项对应的一阶中心差分值；

S13：通过所述每一个数据项的检测桩号和一阶中心差分值运算所述每一个数据项对应的二阶中心差分值；