标线反光检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及道路检测技术领域，具体而言，涉及一种标线反光检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

道路上的标线是公路工程中重要的交安设施，可以起到指引行车路线、警示等作用。道路上的标线会由于道路受到车辆的碾压磨耗、灰尘的污染，以及道路本身的疲劳开裂等而导致反光效果下降。因此，公路的养护部门需要定期的对道路上标线的反光效果进行检测，当标线反光效果不足时，需要及时对标线进行复喷，以保证标线的作用效果。

目前，对道路上标线的反光效果进行检测时，通常采用逆反射系数仪测量标线上对应位置的逆反射系数，所测量的逆反射系数可以用于表征单位光照条件下，单位面积的标线上产生的亮度值，即，逆反射系数可以通过单位光照条件下单位面积的标线对应的亮度值表示标线相应位置处的反光效果。

但上述现有针对标线进行反光效果检测的方法，在检测过程中，逆反射系数仪需要紧贴标线表面才能进行检测，导致检测速度较慢，严重影响了检测效率。

技术实现要素：

本申请的目的在于，提供一种标线反光检测方法、装置、设备及存储介质，用于提升针对路面标线进行反光效果检测时的检测效率。

第一方面，本申请实施例提供一种标线反光检测方法，该方法包括：

获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据；点云数据包括待检测标线中的检测点信息和各检测点分别对应的激光反射强度信息；

根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数；

根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，上述根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值，包括：

根据待检测标线中的检测点信息，确定待检测标线中检测点的数量；

根据待检测标线中检测点的数量和各检测点分别对应的逆反射系数，计算待检测标线的逆反射系数平均值；

根据待检测标线中检测点的数量、逆反射系数平均值以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，上述根据待检测标线中检测点的数量、逆反射系数平均值以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值，包括：

采用公式：

计算获取待检测标线的逆反射系数代表值；

其中，r′表示逆反射系数代表值；表示逆反射系数的平均值；n表示检测点的数量；tα表示t分布中随着检测点数和保证率变化而取的系数；s表示逆反射系数的标准差。

可选地，上述根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数之前，该方法包括：

获取待检测标线所在路面中，预设数量的已知点分别对应的逆反射系数和激光反射强度信息；

根据各已知点对应的逆反射系数和激光反射强度信息，确定待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系。

可选地，上述根据各已知点对应的逆反射系数和激光反射强度信息，确定待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系，包括：

根据预设数量个已知点各自对应的逆反射系数和激光反射强度信息，建立待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的回归关系曲线。

可选地，上述获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据，包括：

获取激光雷达设备采的待检测标线所在路面的点云数据；

从待检测标线所在路面的点云数据中，提取待检测标线的点云数据。

第二方面，本申请实施例提供一种标线反光检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据；点云数据包括待检测标线中的检测点信息和各检测点分别对应的激光反射强度信息；

确定模块，用于根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数；

计算模块，用于根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，计算模块具体用于根据待检测标线中的检测点信息，确定待检测标线中检测点的数量；根据待检测标线中检测点的数量和各检测点分别对应的逆反射系数，计算待检测标线的逆反射系数平均值；根据待检测标线中检测点的数量、逆反射系数平均值以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，计算模块具体用于采用公式：

计算获取待检测标线的逆反射系数代表值；其中，r′表示逆反射系数代表值；表示逆反射系数的平均值；n表示检测点的数量；tα表示t分布中随着检测点数和保证率变化而取的系数；s表示逆反射系数的标准差。

可选地，该标线反光检测装置还包括：

第二获取模块，用于在确定模块根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数之前，获取待检测标线所在路面中，预设数量的已知点分别对应的逆反射系数和激光反射强度信息；

关联关系模块，用于根据各已知点对应的逆反射系数和激光反射强度信息，确定待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系。

可选地，关联关系模块具体用于根据预设数量个已知点各自对应的逆反射系数和激光反射强度信息，建立待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的回归关系曲线。

可选地，上述第一获取模块包括：

获取子模块，用于获取激光雷达设备采的待检测标线所在路面的点云数据；

提取子模块，用于从待检测标线所在路面的点云数据中，提取待检测标线的点云数据。

第三方面，本申请实施例提供一种检测设备，包括：处理器和存储器，存储器中存储有可在处理器运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面所述的标线反光检测方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的标线反光检测方法。

本申请的有益效果是：

本申请实施例提供的标线反光检测方法、装置、设备及存储介质，通过获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据，点云数据包括待检测标线中的检测点信息和各检测点分别对应的激光反射强度信息；根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数；并根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值，可以实现基于激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据对待检测标线的反光效果进行检测，明显提升检测效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的流程示意图；

图2示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的另一流程示意图；

图3示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的又一流程示意图；

图4示出了本申请实施例提供的回归关系曲线的一种示意图；

图5示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的又一流程示意图；

图6示出了本申请实施例提供的标线反光检测装置的结构示意图；

图7示出了本申请实施例提供的标线反光检测装置的另一结构示意图；

图8示出了本申请实施例提供的标线反光检测装置的又一结构示意图；

图9示出了本申请实施例提供的检测设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本申请的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请实施例提供一种标线反光检测方法，该方法可以应用于服务器、计算机等具备数据处理能力的设备。

图1示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的流程示意图。

如图1所示，该方法可以包括：

s101、获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据；点云数据包括待检测标线中的检测点信息和各检测点分别对应的激光反射强度信息。

其中，激光雷达设备可以由三维激光扫描仪和移动载体构成，三维激光扫描仪设置于移动载体上。移动载体在待检测路面上移动的过程中，三维激光扫描仪可以对路面上的待检测标线进行扫描，获取待检测标线的三维激光点云数据。

可选地，移动载体可以是机动车或非机动车。

可选地，待检测标线中的检测点信息可以包括检测点的数量和位置信息等。例如，在采集点云数据的过程中，激光雷达设备还可以与基站进行通信，用于确定点云数据的位置信息，可以使得在根据所获取的点云数据确定待检测标线在路面中的具体位置。其中，基站可以是移动式基站或非移动式基站，例如，可以是覆盖范围可达30公里的可移动式基站，当需要检测某个路段路面中的标线时，可以将可移动式基站放置于该路段30公里范围内，与激光雷达设备进行通信，获取其位置信息。

可选地，激光雷达设备与基站之间可通过北斗卫星或全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)卫星等进行通信，本申请对此不作限定。

例如，部分实施方式中，可以通过全球导航卫星系统(globalnavigationsatellitesystem，gnss)实现导航，在扫描过程中提供激光雷达设备的位置信息。具体地，基站数据包括基准站使用的仪器高度、基准站坐标、地球重力场模型、高程系统等。在工作时，gnss基准站通过无线电发射器实时向激光雷达设备发送差分信号，同时激光发射器实时向激光雷达设备发射高程信息；激光雷达设备分别将接收到的天空中gps卫星信号、gnss基站发送的差分信号和激光发射器发射的高程信息，进行处理解算，可以实现实时的gnss平面厘米级和高程毫米级定位。

可选地，在获取待检测路面的点云数据时，所使用的激光雷达设备的出点数可以不低于100万点每秒，扫描频率可至少为200赫兹，精度可至少精确至正负0.05厘米之间。当激光雷达设备满足上述要求时，移动载体的移动速度还可以提升至100千米每小时，以提升扫描速度和检测效率。

s102、根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数。

其中，预设关联关系可以表示激光反射强度信息与逆反射系数之间的对应关系，例如，对于路面中标线上的某一检测点而言，若该检测点的激光反射强度信息已知，则可以根据该检测点的激光反射强度信息从上述预设关联关系中，查询对应的逆反射系数的值。对于任一检测点而言，该检测点对应的逆反射系数是指该检测点在单位光照条件下、单位面积上所产生的亮度值，即，逆反射系数可以通过单位光照条件下单位面积的亮度值表示标线上各检测点处的反光效果。

可选地，当获取到待检测标线的点云数据后，可以根据各检测点分别对应的激光反射强度信息，从上述预设关联关系中查询得到各检测点分别对应的逆反射系数。

s103、根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，在确定得到待检测标线中各检测点分别对应的逆反射系数以后，可以根据待检测标线中的检测点信息，如：检测点的数量，按照预设算法计算获取逆反射系数代表值作为该待检测标线的逆反射系数。该逆反射系数代表值可以用于确定对应的待检测标线的反光效果，例如，当逆反射系数代表值越高时，表示待检测标线的反光效果越好；当待检测标线的逆反射系数越低时，表示待检测标线的反光效果越差。

可选地，本申请实施例中，可以将上述计算获取的待检测标线的逆反射系数代表值与预设逆反射系数进行比较，当待检测标线的逆反射系数代表值小于或等于该预设逆反射系数时，可以确定待检测标线的反光效果较差或不足，需要重新对待检测标线进行喷涂，以保证标线的作用效果。其中，预设逆反射系数可以根据不同材质或不同路段的路面、或者根据不同颜色、不同类型的表现进行设定，例如，白色标线对应的预设逆反射系数可以设定为150，黄色标线对应的预设逆反射系数可以设定为100等，本申请对此不作限制。

由上所述，本申请实施例通过获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据，点云数据包括待检测标线中的检测点信息和各检测点分别对应的激光反射强度信息；根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数；并根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值，可以实现基于激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据对待检测标线的反光效果进行检测，相对于现有通过逆反射系数仪对标线进行检测的方法而言，可以由于点云数据的获取速度更快而明显提升检测效率。

可选地，本申请实施例所提供的上述标线反光检测方法中，激光雷达设备在采集点云数据时，可以基于可移动载体在路面上以非接触检测和移动式检测方式进行，无需对道路交通造成任何影响，可以进一步提升检测效率。

图2示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的另一流程示意图。

可选地，如图2所示，上述根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值，可以包括：

s201、根据待检测标线中的检测点信息，确定待检测标线中检测点的数量。

如上所述，待检测标线中的检测点信息可以包括检测点的位置信息，如：坐标、以及检测点的数量等。例如，一条待检测标线对应的检测点信息中，检测点的数量可以是260、280、300等值，对于任一条待检测标线而言，检测点的数量可以取决于在获取待检测路面的点云数据过程中，所使用的激光雷达设备的出点数、扫描频率、以及移动速度等。

s202、根据待检测标线中检测点的数量和各检测点分别对应的逆反射系数，计算待检测标线的逆反射系数平均值。

以任一条待检测标线为例，若该待检测标线中检测点的数量为n，各检测点分别对应的逆反射系数依次为：a1，a2，a3…an；则待检测标线的逆反射系数平均值可以为：

(a1+a2+a3+…+an)/n。

s203、根据待检测标线中检测点的数量、逆反射系数平均值以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，上述根据待检测标线中检测点的数量、逆反射系数平均值以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值，可以包括：

采用公式：

计算获取待检测标线的逆反射系数代表值；

其中，r′表示逆反射系数代表值；表示逆反射系数的平均值；n表示检测点的数量；tα表示t分布中随着检测点数和保证率变化而变的系数；s表示逆反射系数的标准差。

t分布可以用于根据小样本来估计正态分布且方差未知的总体的均值，可选地，本申请实施例中，保证率可以取95％，tα可以为2.576。

假设存在一条待检测标线，该待检测标线中检测点的数量n为280，且各检测点的激光反射强度信息已知；则首先可以根据前述预设关联关系，确定得到各检测点的逆反射系数，然后，可以根据各检测点的逆反射系数，计算逆反射系数平均值、逆反射系数的标准差等。

例如，若计算得到该待检测标线中，各检测点的逆反射系数平均值为176.58，逆反射系数的标准差为25.59，则该待检测标线对应的逆反射系数代表值可以为：

其中，“*”表示乘积；

即，可以得知该待检测标线对应的逆反射系数代表值为172.64，若该待检测标线所属类型标线对应的反光标准(即前述预设逆反射系数)为150，则可以确定该待检测标线对应的逆反射系数代表值172.64大于150，该待检测标线反光效果符合要求，暂时无需进行复喷。

图3示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的又一流程示意图。

可选地，如图3所示，上述根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数之前，该方法可以包括：

s301、获取待检测标线所在路面中，预设数量的已知点分别对应的逆反射系数和激光反射强度信息。

其中，预设数量可以是20、25、30等预先设定的值，预设数量的值越大，所确定得到的激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系越精准，对于预设数量的大小，本申请在此不作限制，能满足本申请实施例所提供的标线反光检测方法要求即可。

可选地，已知点可以是预先配置或者随机选取的一些点。例如，在任一条标线中，可以随机选取一些点作为已知点，然后，可以用逆反射系数仪测定这些已知点的逆反射系数，并用激光雷达设备获取这些点的激光反射强度信息。

s302、根据各已知点对应的逆反射系数和激光反射强度信息，确定待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系。

进一步，可以将各已知点的激光反射强度信息与逆反射系数之间一一对应起来，建立激光反射强度与逆反射系数之间预设关联关系。对于激光反射强度信息已知的检测点，可以依据该预设关联关系和该检测点的已知激光反射强度信息，确定得到激光反射强度信息对应的逆反射系数的值。

可选地，上述根据各已知点对应的逆反射系数和激光反射强度信息，确定待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系，可以包括：

根据预设数量个已知点各自对应的逆反射系数和激光反射强度信息，建立待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的回归关系曲线。

可选地，在建立激光反射强度与逆反射系数之间的回归关系曲线时，该回归关系曲线对应的r²值不得低于95％。其中，r²可以用于表示该回归关系曲线的拟合程度，如：r²的数值大小可以反映该回归关系曲线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，即可以反应预估逆反射系数与实际逆反射系数之间的拟合程度，拟合程度越高，则该回归关系曲线的可靠性越高。

图4示出了本申请实施例提供的回归关系曲线的一种示意图。

如图4所示，激光反射强度信息和逆反射系数之间的回归关系曲线中，横坐标可以为逆反射系数、纵坐标可以为激光反射强度信息，各已知点可以拟合得到类似于图4中所示的回归关系曲线。基于图4所示的回归关系曲线，当通过激光雷达设备获取到某个检测点的激光反射强度信息后，则可以在该回归关系曲线中预测该检测点对应的横坐标的值，从而得到该检测点对应的逆反射系数的估计值。可选地，也可以是以激光反射强度信息作为横坐标，以逆反射系数作为纵坐标，本申请对此不作限制。

图5示出了本申请实施例提供的标线反光检测方法的又一流程示意图。

可选地，如图5所示，上述获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据，可以包括：

s401、获取激光雷达设备采的待检测标线所在路面的点云数据。

s402、从待检测标线所在路面的点云数据中，提取待检测标线的点云数据。

如上所述，待检测标线的点云数据可以是先采集待检测标线所在路面的点云数据，然后从待检测标线所在路面的点云数据进行提取所得到的。

基于三维激光点云数据，提取道路信息、路面标线信息等相关技术已经较为成熟，如：《毛寅睿，陈雨人，刘洋东.基于车载激光点云的道路标线提取方法研究[j].公路交通科技，2019，36(07):127-135.》一文中，已经详细地记载了如何基于车载激光点云提取道路标线，本申请在此不再赘述。

本申请实施例提供一种标线反光检测装置，用于执行前述方法实施例中所述的标线反光检测方法。

图6示出了本申请实施例提供的标线反光检测检测装置的结构示意图。

如图6所示，该标线反光检测检测装置可以包括：第一获取模块11、确定模块12和计算模块13。第一获取模块11用于获取激光雷达设备采集的待检测标线的点云数据；点云数据包括待检测标线中的检测点信息和各检测点分别对应的激光反射强度信息。确定模块12用于根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数。计算模块13用于根据待检测标线中的检测点信息、各检测点分别对应的逆反射系数以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，计算模块13具体用于根据待检测标线中的检测点信息，确定待检测标线中检测点的数量；根据待检测标线中检测点的数量和各检测点分别对应的逆反射系数，计算待检测标线的逆反射系数平均值；根据待检测标线中检测点的数量、逆反射系数平均值以及预设算法，计算获取待检测标线的逆反射系数代表值。

可选地，计算模块13具体用于采用公式：

计算获取待检测标线的逆反射系数代表值；其中，r′表示逆反射系数代表值；表示逆反射系数的平均值；n表示检测点的数量；tα表示t分布中随着检测点数和保证率变化而取的系数；s表示逆反射系数的标准差。

图7示出了本申请实施例提供的标线反光检测检测装置的另一结构示意图。

可选地，如图7所示，该标线反光检测装置还可以包括：第二获取模块14和关联关系模块15。在确定模块12根据激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系、以及点云数据，确定各检测点分别对应的逆反射系数之前，第二获取模块14用于获取待检测标线所在路面中，预设数量的已知点分别对应的逆反射系数和激光反射强度信息；关联关系模块15用于根据各已知点对应的逆反射系数和激光反射强度信息，确定待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的预设关联关系。

可选地，关联关系模块15具体用于根据预设数量个已知点各自对应的逆反射系数和激光反射强度信息，建立待检测标线所在路面中激光反射强度信息和逆反射系数之间的回归关系曲线。

图8示出了本申请实施例提供的标线反光检测检测装置的又一结构示意图。

可选地，如图8所示，上述第一获取模块11可以包括：获取子模块21和提取子模块22。获取子模块21用于获取激光雷达设备采的待检测标线所在路面的点云数据；提取子模块22用于从待检测标线所在路面的点云数据中，提取待检测标线的点云数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的控制装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中所述标线反光检测方法的对应过程，本申请中不再赘述。

可选地，本申请实施例提供一种检测设备，图9示出了本申请实施例提供的检测设备的结构示意图。

如图9所示，该检测设备可以包括：处理器31和存储器32，存储器32中存储有可在处理器31运行的计算机程序，处理器31执行计算机程序时实现如前述方法实施例中所述的标线反光检测方法。具体实现方式和技术效果类似，本申请在此不再赘述。

可选地，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述方法实施例中所述的标线反光检测方法。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。