[发明专利]一种道路激光点云中路面病害自动提取方法

说明书

本发明公开了一种道路激光点云中路面病害自动提取方法，首先根据原始道路点云数据选取包含路面病害信息的种子点；利用环形邻域约束的反距离权重插值获得完整的包含路面病害信息的所有种子点；利用直方图统计对种子点去噪，再栅格化计算坡度并进行顾及病害特征约束的中值滤波，消除椒盐噪声；然后线性归一化生成路面病害特征图像，利用移动窗口法对图像二值化；再进行病害邻域分布特征的形态学去噪；最后对路面病害聚类生长，生成可编辑的路面病害矢量要素成果，完成对路面病害的自动化提取。本发明采用了激光点云和图像处理相结合的方法，开创了运用激光点云完整地提取路面病害的新方法，为道路养护管理提供了可靠的数据支撑。

技术领域

本发明属于激光点云数据处理技术领域，具体涉及一种道路激光点云中路面病害自动提取方法。

背景技术

道路交通在国民经济和人民生活中占有重要地位，极大地促进了国民经济的发展。随着道路使用年限的增加，加上雨雪、高温、超载等极端条件的影响，导致大多数路面出现了多种不同程度的病害，比如坑槽、裂缝、网裂、沉陷、车辙和松散等，从而影响了道路的正常使用，并且带来了很大的交通安全隐患。路面养护工作已经越来越重要，路面病害检测是养护工作的重要前期阶段。及时和准确的路面病害检测可以节约维修成本，为行车安全提供保障。

我国在道路路面状况检测方面仍采用人工或半机械化的方式，不但效率低，只能抽样检测，而且需要封闭道路,给正常的公路交通带来很大影响。因此，路面病害自动化检测已经成为一种趋势。

发明内容

本发明的目的在于提出一种道路激光点云中路面病害自动提取方法，以便能够将激光点云数据快速、自动转换成路面病害特征图像和可编辑的路面病害矢量要素。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种道路激光点云中路面病害自动提取方法，其特征包括如下步骤：

a.将原始道路点云数据划分为多个小块，每块中含有多个点，并组成一个点集，从点集中选取包含路面病害信息的点作为种子点；

进一步：选取种子点的时候，先选取点云数据中高程最小的点，其次为点集高程中值，作为路面种子点；

b.基于环形邻域种子点的空间位置，进行有约束的反距离权重插值，对路面内少量缺失的种子点进行插值计算，获得完整的包含路面病害信息的所有种子点；

c.针对整体路面内有较多噪点的情况，对步骤b局部区域所有种子点的高程值进行直方图统计，过滤掉种子点异常高程值；

d.对上述步骤c获取的种子点进行栅格化，以种子点为中心，寻找8邻域，利用三阶反距离平方权差分的方法，计算x方向(垂直)和y方向(水平)上的增量，从而计算出中心栅格的坡度值；

e.在不损失路面病害信息的前提下，将中心栅格坡度值与邻域比较，进行顾及病害特征约束的中值滤波，进一步消除椒盐噪声；

f.将滤波后的坡度值进行线性归一化，将其变换到0-255之间，生成路面病害特征图像；

g.在路面病害特征图像中，按每个车道设置移动窗口，在每一块窗口内对灰度值的分布情况进行统计分析，当所取的分割阈值K使前景和背景之间的类间方差最大时就意味着错分概率最小，从而找出最适灰度阈值K，将路面病害特征图像分成背景和路面病害两部分；

h.分析路面病害的邻域分布特征，以邻域关系作为约束，进行形态学去噪；

i.最后对路面病害进行聚类生长，去除面积过小的病害和孔洞，计算每块病害的面积和深度，生成可编辑的路面病害矢量要素成果，完成对路面病害的自动化提取。

优选地，步骤b中，利用环形邻域约束的反距离权重插值方法获取包含路面病害信息的所有种子点的步骤如下：