[发明专利]一种基于三维纹理特征的沥青路面混合料级配预估方法

说明书

本发明涉及一种基于三维纹理特征的沥青路面混合料级配预估方法，包括以下步骤：测量、获取并处理待预估路面的三维纹理数据，获取待预估路面的相对能量和二维熵；建立训练集，所述的训练集内包括设计级配混合料的级配曲线、相对能量和二维熵，根据训练集构建并训练级配曲线预估模型；将待预估路面的相对能量和二维熵输入级配曲线预估模型，获取待预估路面的预估级配曲线。与现有技术相比，本发明可以快速无损地获取沥青路面表面的级配构成，结果波动性小，不易受环境、人为操作等其他因素干扰。

技术领域

本发明涉及沥青路面混合料级配预估领域，尤其是涉及一种基于三维纹理特 征的沥青路面混合料级配预估方法。

背景技术

沥青混合料的级配控制是影响路用性能的主要因素，不良的级配控制会导致路面面层早期损坏(路表水损坏、剥落、松散等)。目前，集料级配的设计较为成熟， 然而在实际施工过程中，由于存在诸多不确定因素，成型路面的级配组成往往和设 计级配有所区别。因此，对新建路面的沥青混合料级配快速预估在道路施工质量监 测环节中意义重大，通过保证实际施工和设计级配之间的尽量接近，来提高沥青路 面的使用寿命。

传统的级配检测方法主要有三种，沥青抽取法、CT扫描法和图像法。其中沥 青抽取法和CT扫描法都是有损检测，耗时费力且破坏原有的路面结构，而图像法 丢失过多三维特征信息，从而使得预测结果准确度不高。因此上述方法均不能应用 于现场施工质量监测中。根据中国专利CN201010558537.1公开了一种沥青混凝土 路面集料级配的快速检测方法，基于图像法获取并对沥青混合料的图像进行处理， 对沥青混合料的级配进行预测，该发明能够无需大型专业设备即可对沥青路面的集 料级配进行检测，且检测过程方便、简洁，但是丢失过多三维特征信息，从而使得 预测结果准确度不高。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于三维纹 理特征的沥青路面混合料级配预估方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于三维纹理特征的沥青路面混合料级配预估方法，包括以下步骤：

测量、获取并处理待预估路面的三维纹理数据，获取待预估路面的相对能量和 二维熵；

建立训练集，所述的训练集内包括设计级配混合料的级配曲线、相对能量和二 维熵，根据训练集构建并训练级配曲线预估模型；

将待预估路面的相对能量和二维熵输入级配曲线预估模型，获取待预估路面的预估级配曲线。

优选地，所述的方法具体包括以下步骤；

S1：测量并获取待预估路面的三维纹理数据，并获取待预估路面的带有x、y、 z坐标信息的点云数据，并对点云数据进行预处理；

S2：对点云数据进行二维小波分解，提取每个二维层级的特征参数，获取点 云数据的相对能量和二维熵；

S3：建立训练集，所述的训练集内包括设计级配混合料的级配曲线、相对能 量和二维熵，以训练集中设计级配混合料的级配曲线为输出、设计级配混合料的相 对能量和二维熵为输入，构建并训练级配曲线预估模型；

S4：将待预估路面的相对能量和二维熵输入级配曲线预估模型，获取待预估 路面的预估级配曲线。

优选地，所述的步骤S2的具体步骤包括：

S21：对点云数据x方向的轮廓线逐条进行小波分解，分解层数为i，在x方 向分解的基础上对y方向的轮廓线逐条进行小波分解，分解层数为i，获得共i×i 的分解信号；

S22：对分解信号进行重组以得到二维小波的二维层级，每个二维层级都是不 超过其层级尺度的所有包含该层级信号之和；

S23：对每个二维层级提取特征参数，获取每个二维层级的相对能量和二维熵。