[发明专利]一种基于双侧窄角域摄影的沥青路表构造信息评价方法

权利要求书

1.一种基于双侧窄角域摄影的沥青路表构造信息评价方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

1)每辆无人驾驶车辆前后各安装一个摄像头，摄像头拍摄角度和地面水平线的夹角为θ，车辆前后置摄像头分别对路面前方及后方进行拍摄；

2)前车驶离路面某一观测点时，安装在车身的后置摄像头在不同位置向后拍摄N张照片并上传到云端，相邻两张照片所摄路面区域需有重叠部分；

3)后车在到达该观测点时，从云端获取前车所摄图像，并在不同位置向前拍摄N张照片，后车照片所摄区域需和前车照片所摄区域需有重叠部分；

4)后车的图像处理系统处理得到的图像，获取路表三维点云并重建路表三维构造模型；从重建的路表三维构造模型获取路表深度数据，并建立路表深度矩阵；

5)计算路表构造信息评价指标，包括混合料表面的平均构造深度MTD和构造深度标准差σ，单位面积上沥青混合料表面波峰的峰数N及峰高标准差σ_N；

6)后车依据重建后的路表三维构造模型及评价指标，计算该观测点所在区域路面摩擦系数，将所计算的路表构造数据上传至云端。

2.根据权利要求1所述的一种基于双侧窄角域摄影的沥青路表构造信息评价方法，其特征在于：所述步骤4)具体包括：

41)在后车图像处理系统中，采用SIFT算法对前后车所摄的图像进行SIFT特征点检测和匹配；匹配完成后，采用SFM算法进行相机参数的确定以及稀疏点云的重建；重建完成后，进行点云的加密生成稠密点云；

42)将稠密点云中的杂点删除，只保留沥青路面部分，利用建模软件将路表稠密点云生成多边形网格表面，并移除多余的面，获得沥青路表三维构造模型；

43)以标尺角点两侧的边框线为x,y轴，以垂直于路表向上的方向为z轴方向，完成模型的坐标系调整；在建模软件中测量模型的尺寸，按照路面的实际尺寸和模型的尺寸比例进行缩放，得到最终的路表三维构造模型；

44)对路表三维构造模型中路表深度数据进行统计，并将深度数据插值到精度为a×b毫米，大小为m×n的矩阵M中，建立路表深度矩阵，矩阵中的元素为路表各个点的深度。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于双侧窄角域摄影的沥青路表构造信息评价方法，其特征在于：所述步骤5)中，根据路表深度矩阵计算混合料表面的平均构造深度MTD和构造深度标准差σ；具体如下：

路表深度矩阵中元素的个数为j，计算该矩阵中所有元素的平均值，为混合料表面的平均构造深度MTD；计算矩阵中每个元素的深度值与平均构造深度的差，使用差的平方和除以矩阵元素的个数j并开方，即得混合料表面构造深度标准差σ。

4.根据权利要求2所述的一种基于双侧窄角域摄影的沥青路表构造信息评价方法，其特征在于：所述步骤5)中，将路表上高于平均构造深度的凸出集料颗粒局部最高点定义为峰，识别沥青混合料表面波峰，方法如下：

定义一个三行三列、元素值都为1的滑动窗口H；令滑动窗口H的中心点在矩阵M内部的(m-2)×(n-2)个数据点上滑动；如果滑动窗口中心点满足以下两个条件：a)该数据点的深度小于路表平均构造深度；b)该数据点的深度小于滑动窗口内部该点四周的八个点的深度；该数据点即为波峰。

5.根据权利要求4所述的一种基于双侧窄角域摄影的沥青路表构造信息评价方法，其特征在于：所述步骤5)中，识别出混合料表面所有的峰，其个数为K；使用峰的个数K除以模型的面积S，即得单位面积的峰数N；

求出K个峰的深度平均值并计算每个峰的深度值与平均值的差；使用差的平方和除以峰的个数K并开方，即得混合料表面的峰高标准差σ_N。