一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法及系统与流程

1.本发明涉及路面结构病害探测技术领域，特别是涉及一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法及系统。


背景技术：

2.在行车荷载、温度、紫外线等作用下，道路路面结构随着运营时间增长将不可避免出现损害，如裂缝、沉陷、层间脱空等；快速、有效、精准的找到路面结构病害位置、类型及确定其严重程度，并预测病害发育情况，对科学合理确定养护时机与制订养护方案具有重大意义。路面结构各类型病害中，裂缝病害是数量最多的病害，对路面结构服役性能影响较大。
3.探地雷达检测技术是道路无损检测具有代表性的主要技术之一，主要是通过分析电磁波在探测物内部的传播情况进而获取探测物相关信息。在旧路内部病害检测方面，类似于“ct检查人体”的方式针对道路健康状态进行可视化诊断，实现快速检验道路结构质量，无需进行大量的钻芯工作；相比传统检测技术具有无损，检测效率高等技术优势。
4.在各种机制的探地雷达中，二维探地雷达由于其单天线设置，探测裂缝的精度和准确率均较低。三维探地雷达由于同时采集多通道雷达数据，形成三维的雷达数据，多通道联合判断裂缝病害，一定程度上降低了误判率，是探测路面结构内部裂缝损伤的有效手段。
5.然而，由于裂缝病害的空间跨度较大，特征通常横跨多个车道，在三维探地雷达裂缝病害图像解译方面，目前广泛使用单测道三维探地雷达数据对裂缝病害进行判别，存在辅助判定区域窄、辨识难度大、存在一定误判的问题。因此，有必要开发一种三维探地雷达数据的拼接方法，对三维探地雷达数据进行预处理，以进一步提高裂缝病害识别精度。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法及系统，以减小裂缝病害辨识难度、提高裂缝病害识别精度。
7.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
8.一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法，包括：
9.获取三维探地雷达多通道天线阵列采集的多个测道的三维雷达数据并对所述三维雷达数据进行切片处理，得到所述三维雷达数据的xy平面切片数据；
10.对所述xy平面切片数据中的数据点进行经纬度推算，得到所有数据点的经纬度坐标；
11.确定所述多个测道中的基准测道并采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道；
12.根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围；
13.根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范
围；
14.对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像。
15.可选地，所述对所述xy平面切片数据中的数据点进行经纬度推算，得到所有数据点的经纬度坐标，具体包括：
16.将地平面近似为欧几里得平面，根据所述多通道天线阵列中央的经纬度坐标值、行车方向和正北方向夹角、所述xy平面切片数据中其他数据点与中央测点的距离，推导出所有数据点的经纬度坐标，并根据所有数据点的经纬度坐标将所有数据点投影到卫星地图上。
17.可选地，所述采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道，具体包括：
18.获取所述基准测道以及待判断测道中数据点的坐标最值点；
19.以所述基准测道中的坐标最值点为对角点标注第一区域，以所述待判断测道中的坐标最值点为对角点标注第二区域；
20.计算所述第一区域与所述第二区域的交集部分占所述第一区域与所述第二区域的并集部分的比例；
21.若所述比例大于预设比例阈值，确定所述待判断测道为所述基准测道的相邻测道。
22.可选地，所述根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围，具体包括：
23.将所述基准测道中数据点的经纬度坐标转换成utm坐标，并将画布中轴线设定为与中间测道数据点的中轴线一致；
24.从所述基准测道中第1通道的数据点中选择画布的起始边界点和参考数据点；
25.根据所述起始边界点和参考数据点的utm坐标确定画布的终止边界点的utm坐标；
26.根据所述起始边界点、所述参考数据点以及所述终止边界点的utm坐标确定画布范围的边界线方程。
27.可选地，所述根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范围，具体包括：
28.根据所述画布范围的边界线方程确定所述基准测道在画布中的数据点范围；所述画布范围的边界线包括起始边界线和终止边界线；
29.依次检测所述相邻测道中各数据点距离画布边界线的距离，确定与起始边界线距离最小的数据点为起始点，确定与终止边界线距离最小的数据点为终止点；
30.根据所述起始点与所述终止点的坐标范围确定所述相邻测道在画布中的数据点范围。
31.可选地，所述对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像，具体包括：
32.将所述数据点范围内的数据点映射到画布上；
33.采用双线性插值法对画布上的数据点进行插值处理；
34.进行插值处理后，对画布上数据点的utm坐标进行平移，将画布中点平移到坐标原
点；
35.平移坐标后，以画布中心为原点进行坐标系的旋转；
36.将旋转坐标系后的数据点映射到图像像素点上，逐个输出测道水平面拼接后的图像。
37.一种三维探地雷达多测道数据拼接处理系统，包括：
38.数据采集及预处理模块，用于获取三维探地雷达多通道天线阵列采集的多个测道的三维雷达数据并对所述三维雷达数据进行切片处理，得到所述三维雷达数据的xy平面切片数据；
39.数据点经纬度推算模块，用于对所述xy平面切片数据中的数据点进行经纬度推算，得到所有数据点的经纬度坐标；
40.相邻测道判断模块，用于确定所述多个测道中的基准测道并采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道；
41.绘图画布范围确定模块，用于根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围；
42.数据点范围确定模块，用于根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范围；
43.测道数据点拼接模块，用于对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像。
44.可选地，所述数据点经纬度推算模块具体包括：
45.数据点经纬度推算单元，用于将地平面近似为欧几里得平面，根据所述多通道天线阵列中央的经纬度坐标值、行车方向和正北方向夹角、所述xy平面切片数据中其他数据点与中央测点的距离，推导出所有数据点的经纬度坐标，并根据所有数据点的经纬度坐标将所有数据点投影到卫星地图上。
46.可选地，所述相邻测道判断模块具体包括：
47.坐标最值点获取单元，用于获取所述基准测道以及待判断测道中数据点的坐标最值点；
48.区域标注单元，用于以所述基准测道中的坐标最值点为对角点标注第一区域，以所述待判断测道中的坐标最值点为对角点标注第二区域；
49.比例计算单元，用于计算所述第一区域与所述第二区域的交集部分占所述第一区域与所述第二区域的并集部分的比例；
50.相邻测道判断单元，用于若所述比例大于预设比例阈值，确定所述待判断测道为所述基准测道的相邻测道。
51.可选地，所述绘图画布范围确定模块具体包括：
52.坐标转换单元，用于将所述基准测道中数据点的经纬度坐标转换成utm坐标，并将画布中轴线设定为与中间测道数据点的中轴线一致；
53.起始边界点选取单元，用于从所述基准测道中第1通道的数据点中选择画布的起始边界点和参考数据点；
54.终止边界点确定单元，用于根据所述起始边界点和参考数据点的utm坐标确定画布的终止边界点的utm坐标；
55.画布范围边界线确定单元，用于根据所述起始边界点、所述参考数据点以及所述终止边界点的utm坐标确定画布范围的边界线方程。
56.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
57.本发明提供了一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法及系统，所述方法包括：获取三维探地雷达多通道天线阵列采集的多个测道的三维雷达数据并对所述三维雷达数据进行切片处理，得到所述三维雷达数据的xy平面切片数据；对所述xy平面切片数据中的数据点进行经纬度推算，得到所有数据点的经纬度坐标；确定所述多个测道中的基准测道并采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道；根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围；根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范围；对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像。基于本发明方法生成的测道水平面拼接后的图像进行裂缝病害识别，能够减小裂缝病害辨识难度、提高裂缝病害识别精度。
58.此外，对采用本发明方法生成的测道水平面拼接后的图像进行人工解译或软件识别解译时，能够一次性处理位于同一横断面的多测道三维探地雷达数据，因此可大幅提升雷达数据裂缝病害解译的效率。
附图说明
59.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
60.图1为本发明一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法的流程图；
61.图2为本发明实施例提供的三维探地雷达测道布置示意图；
62.图3为本发明实施例提供的车载探地雷达检测现场示意图；
63.图4为本发明实施例提供的三维探地雷达数据三种切片方式示意图；
64.图5为本发明实施例提供的三维探地雷达数据三种切片图像的示意图；
65.图6为本发明实施例提供的数据点采样位置和实际记录的经纬度位置示意图；
66.图7为本发明实施例提供的推导数据点的经纬度坐标示意图；
67.图8为本发明实施例提供的投影到卫星地图上的三维探地雷达单测道xy切面示意图；
68.图9为本发明实施例提供的判断两个测道是否相邻的示意图；
69.图10为本发明实施例提供的确定画布范围示意图；
70.图11为本发明实施例提供的确定待映射到画布上的数据点范围的示意图；
71.图12为本发明实施例提供的双线性插值示意图；
72.图13为本发明实施例提供的画布中点平移到坐标原点的示意图；
73.图14为本发明实施例提供的旋转坐标系过程示意图；
74.图15为本发明实施例提供的五测道水平面拼接后的图像示意图；
75.图16为本发明实施例提供的单测道三维探地雷达图像示意图；
76.图17为本发明一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法的一个具体实施例的流程图。
具体实施方式
77.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
78.本发明的目的是提供一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法及系统，以减小裂缝病害辨识难度、提高裂缝病害识别精度。
79.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
80.图1为本发明一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法的流程图。参见图1，本发明一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法包括：
81.步骤101：获取三维探地雷达多通道天线阵列采集的多个测道的三维雷达数据并对所述三维雷达数据进行切片处理，得到所述三维雷达数据的xy平面切片数据。
82.首先进行数据采集及预处理。车载三维探地雷达的多通道天线阵列每次扫描宽度为1.5米，通过设置多个检测道，实现对任意宽度道路的全断面覆盖扫描，三维探地雷达测道布置如图2所示。现场操作通过在起点位置等距(1.5m)做好标记或利用道路上的标志标线，引导检测车的行驶轨迹，如图3所示。利用车载三维探地雷达的多通道天线阵列采集多个测道的三维雷达数据。
83.在进行雷达数据识别处理过程中，将三维的雷达数据以切片的形式转化为二维图片数据进行识别处理。首先建立xyz三维坐标系，以雷达天线行进方向为x轴，垂直于大地的深度方向为z轴，垂直于xz平面(xz plane)方向为y轴。然后对所述三维雷达数据进行切片处理，则可以得到相互垂直的三种切片，如图4所示，分别为xy平面切片，yz平面切片，xz平面切片。
84.单测道裂缝信号在相互垂直的三种切片信号表现如图5所示。可以看出，裂缝信号在yz平面和xz平面上并不明显，在xy平面上表现较明显。这与裂缝病害长度较长，但是宽度和高度一般较小有关。因此，本发明方法主要截取三维雷达数据的xy平面切片数据来识别裂缝病害。
85.步骤102：对所述xy平面切片数据中的数据点进行经纬度推算，得到所有数据点的经纬度坐标。
86.将地平面近似为欧几里得平面，根据所述多通道天线阵列中央的经纬度坐标值、行车方向和正北方向夹角、所述xy平面切片数据中其他数据点与中央测点的距离，能够推导出所有数据点的经纬度坐标，从而根据所有数据点的经纬度坐标将所有数据点投影到卫星地图上。
87.具体地，由于三维探地雷达数据只记录了测道数据的中心测线经纬度数据，要获取所有测点(数据点)的经纬度数据需依据测道中央的经纬度坐标和车行方向推算各个通道数据点的经纬度坐标。因为在数据采集时，导航文件记录的位置信息是天线阵列中央的
经纬度坐标值，并未记录各个采样数据点的经纬度坐标。各个数据点采样位置的连线垂直于行车方向，如图6所示。其中，空心圆为记录的经纬度值的实际位置，实心圆为各个数据点的实际采样位置，θ角是行车方向和正北方向的夹角。
88.由于各个数据点采集的位置离经纬度坐标的距离在1m之内，在此精度上，可以假设地平面近似为欧几里得平面，进而推导数据点的经纬度坐标。推导的一种情况如图7所示，其中a点是记录的经纬度坐标，b点是所求的数据点经纬度坐标，b点位于a点的东南方。则ab之间的经纬度坐标满足如下公式：
[0089][0090][0091]
其中，lon1和lat1为a点的经纬度坐标，lon2和lat2为b点的经纬度坐标；γ为θ的余角；||ab||为a点和b点之间的距离；r0＝6371.393km是地球的平均半径。
[0092]
根据公式(1)和(2)推算得到所有数据点的经纬度坐标后，可将其投影到卫星地图上，如图8所示。
[0093]
步骤103：确定所述多个测道中的基准测道并采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道。
[0094]
指定多个测道中的某一段测道作为基准测道。给定基准测道后，需要找到和当前基准测道相邻的测道数据，因此本发明提出一种相邻测道判断算法。判断两个测道是否相邻的方式如图9所示。首先，找到两段测道(基准测道和待判断测道)中数据点的坐标最值点，以坐标最值点标注第一区域s1和第二区域s2。然后，用公式(3)计算区域s1和s2的交集部分占s1和s2并集的比例r。
[0095]
如果r值大于指定阈值，则判断这两段测道相邻。
[0096][0097]
因此，所述步骤103采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道，具体包括：
[0098]
步骤3.1：获取所述基准测道以及待判断测道中数据点的坐标最值点，坐标最值点包括坐标最大点和坐标最小点；如图9所示，(x
min1，ymin1
)和(x
max1
，y
max1
)分别为基准测道中坐标最大点和坐标最小点的坐标值；(x
min2
，y
min2
)和(x
max2
，y
max2
)分别为待判断测道中坐标最大点和坐标最小点的坐标值；
[0099]
步骤3.2：以所述基准测道中的坐标最值点为对角点标注第一区域s1，以所述待判断测道中的坐标最值点为对角点标注第二区域s2；其中第一区域s1的对角点坐标分别为(x
min1
，y
min1
)和(x
max1
，y
max1
)，第二区域s2的对角点坐标分别为(x
min2
，y
min2
)和(x
max2
，y
max2
)；
[0100]
步骤3.3：采用公式(3)计算所述第一区域s1与所述第二区域s2的交集部分s1∩s2占所述第一区域s1与所述第二区域s2的并集部分s1∪s2的比例r；
[0101]
步骤3.4：若所述比例r大于预设比例阈值，确定所述待判断测道为所述基准测道的相邻测道。
[0102]
步骤104：根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围。
[0103]
为了提高拼接图片的一致性，将绘制水平拼接图片的画布中轴线设定为与中间测道数据的中轴线一致。选定多段在沿路宽方向上相邻的测道数据后，以排序在中间的测道作为基准测道，宽度根据检测区域宽度设定，长度与宽度保持一致，用以确定画布在实际空间中的范围。确定画布的范围过程如图10所示。
[0104]
所述步骤104根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围，具体包括：
[0105]
步骤4.1：将所述基准测道中数据点的经纬度坐标转换成utm(universal transverse mercator grid system，通用横墨卡托格网系统)坐标，并将画布中轴线设定为与中间测道数据点的中轴线一致；
[0106]
步骤4.2：从所述基准测道中第1通道的数据点中选择画布的起始边界点和参考数据点；
[0107]
将数据点的经纬度坐标转换成utm坐标后，选择基准测道中第1通道的数据点，并以点p
i1
作为画布的起始边界点。然后，在第1通道的数据点中选择另外的一个点p
j1
作为参考数据点，下标j满足：
[0108][0109]
其中，上是画布的设定长度，||p
i1
p
j1
||是起始边界点p
i1
与参考数据点p
j1
之间的距离，arg min表示取值最小。
[0110]
步骤4.3：根据所述起始边界点和参考数据点的utm坐标确定画布的终止边界点的utm坐标；
[0111]
假设p
i1
的utm坐标是(x1，y1)，p
j1
的utm坐标是(x2，y2)，则画布的终止边界点p
edge0
的utm坐标(x
edge0
，y
edge0
)可以用公式(5)和(6)求得：
[0112][0113][0114]
步骤4.4：根据所述起始边界点、所述参考数据点以及所述终止边界点的utm坐标确定画布范围的边界线方程。
[0115]
如图10所示，假设直线l0是由p
i1
和p
j1
确定的直线，直线l1是垂直于l0且经过点p
i1
的直线，直线l2是垂直于l0且经过点p
edge0
的直线，则l1和l2的方程如公式(7)和(8)所示：
[0116]
l1:(x
1-x2)x+(y
1-y2)y+(y
2-y1)y1+(x
2-x1)x1＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0117]
l2:(x
1-x2)x+(y
1-y2)y+(y
2-y1)y
edge0
+(x
2-x1)x
edge0
＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0118]
其中l1和l2分别为画布范围的起始边界线和终止边界线。
[0119]
根据画布范围边界线l1和l2以及画布的设定宽度w可以确定画布范围，如图10所示，p
edge1
、p
edge2
、p
edge3
、p
edge4
分别为画布的四个角点，p
medium
为画布的中点，α为l0与utm坐标x轴的夹角，其正切值为l0的斜率。
[0120]
步骤105：根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范围。
[0121]
所述步骤105根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范围，具体包括：
[0122]
步骤5.1：根据所述画布范围的边界线方程确定所述基准测道在画布中的数据点范围；如图11所示的画布范围即为基准测道在画布中的数据点范围，p
edge1
、p
edge2
、p
edge3
、p
edge4
分别为数据点范围的四个角点；
[0123]
步骤5.2：依次检测所述相邻测道中各数据点距离画布边界线的距离，确定与起始边界线l1距离最小的数据点为起始点p
begin
，确定与终止边界线距离l2最小的数据点为终止点p
end
；
[0124]
步骤5.3：根据所述起始点p
begin
与所述终止点p
end
的坐标范围确定所述相邻测道在画布中的数据点范围。
[0125]
以基准测道确定的画布实际空间范围中当前只包含基准测道的数据点，因此需要找到其他测道中落入画布范围中的数据点。对于基准测道而言，能够映射到画布范围中的数据点对应的下标范围为[i,k]。对于除基准测道的其他相邻测道而言，确定数据点下标范围需要选取第1通道，然后计算该通道的每个数据点到l1和l2的距离，如图11所示。其中，p
begin
是数据的起始点，该点到l1的距离最小；p
end
是数据的终止点，该点到l2的距离最小。因此，当前相邻测道的数据点下标范围是[begin,end]，即得到相邻测道在画布中的数据点范围。
[0126]
步骤106：对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像。
[0127]
所述步骤106对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像，具体包括：
[0128]
步骤6.1：将所述数据点范围内的数据点映射到画布上；
[0129]
步骤6.2：采用双线性插值法对画布上的数据点进行插值处理；
[0130]
原始的雷达数据为离散的数据点阵，将数据点映射到画布后，画布上的数据点会呈现不均匀分布，原因主要有两个：一是数据点直接映射到空间均匀分布的画布上时，沿路长方向和沿路宽方向的数据点密度不同；二是在后续的坐标系旋转过程中，部分数据点会产生重叠，导致了数据点分布的不均匀。为了提高生成图像的质量，本发明采用了双线性插值法对数据点进行插值，提高数据点在空间中的连续性。插值计算方法如图12所示。对任意相邻的检测数据点p1、p2、p3、p4，在以该四点为角点的矩形区域中任意位置插入一点q，该点函数值计算公式为：
[0131][0132]
其中(x1，y1，f1)、(x1，y2，f2)、(x2，y2，f3)、(x2，y1，f4)、(x,y,f)分别为点p1、p2、p3、p4、q的xyz轴坐标。
[0133]
基于式(9)可计算任意坐标下的数据值，对数据进行加密插值处理。
[0134]
步骤6.3：进行插值处理后，对画布上数据点的utm坐标进行平移，将画布中点平移到坐标原点；
[0135]
对落入画布范围中数据点的utm坐标进行平移操作，是为了后续能够以画布中心为原点进行坐标系的旋转。平移过程如图13所示，需要将画布的中点p
medium
(x
medium
,y
medium
)移动到坐标系原点。因此，平移后的坐标(x
′
,y
′
)和原坐标(x,y)之间的关系如公式(10)所示：
[0136][0137]
其中，画布中点p
medium
的utm坐标为：
[0138][0139]
步骤6.4：平移坐标后，以画布中心为原点进行坐标系的旋转；
[0140]
由于每个路段的走向不相同，为了统一生成图像的显示效果，在平移坐标之后，需要旋转utm坐标系来摆正画布的方向。旋转的过程如图14所示，其中，β角是原坐标系和旋转后坐标系之间的夹角。以β角逆时针旋转坐标系后，坐标值(x
″
,y
″
)和原坐标系中的坐标值(x
′
,y
′
)之间的关系如公式(12)所示：
[0141][0142]
步骤6.5：将旋转坐标系后的数据点映射到图像像素点上，逐个输出测道水平面拼接后的图像。
[0143]
将画布中的数据点映射到图像像素点的过程如下：首先将画布离散化，离散后画布中的每一个坐标点对应一个像素点；然后按照测道的次序，依次将画布中的数据点值赋予到坐标相距最近的像素点中，并逐个输出拼接后的图像，即为输出测道水平面拼接后的图像，如图15所示。
[0144]
图16所示为单测道三维探地雷达数据，对比图15所示的五测道拼接后三维探地雷达效果图可见，单测道数据仅靠局部信息难以识别判定裂缝区域，而采用本发明方法进行
多测道拼接处理后的图像，能够依靠全局信息进行裂缝区域识别，裂缝病害辨识难度大幅下降，判定准确率大幅上升。
[0145]
图17为本发明一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法的一个具体实施例的流程图，如图17所示，首先，指定某一段测道作为基准测道，并用相邻测道判断算法寻找当前基准测道的所有相邻测道。然后，通过输入的导航文件(三维雷达数据)推算基准测道和相邻测道所有数据点的经纬度坐标值。从基准测道的第1通道的第1个数据点开始处理，用画布范围确定算法确定当前画布的范围。接着，分别确定基准测道和相邻测道在画布中的数据点范围。经过数据点插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，最后生成测道水平面拼接的图像。算法循环运行，直到当前基准测道的所有数据点均被处理。
[0146]
具体地，在数据采集时，导航文件记录位置信息的是天线阵列中央的经纬度坐标值，并未记录各个采样数据点的经纬度坐标，假设地平面近似为欧几里得平面，以天线阵列中央的经纬度坐标值、行车方向和正北方向夹角、其他数据点与中心点距离，推导雷达数据所有点的经纬度坐标。
[0147]
为了使拼接后绘制的雷达图像不至于过大耗费运算资源或过小导致雷达数据缺失，雷达图像画布需设置合适的位置、方向和大小，首先将所有数据点的经纬度坐标转换成utm坐标，将画布中轴线设定为与中间测道数据的中轴线一致，确定画布走向及位置，宽度根据检测区域宽度设定，长度与宽度保持一致，确定画布在实际空间中的范围。
[0148]
给定基准测道后，以基准测道和相邻测道的坐标最值点标注区域的交集部分两者并集的比例；如果该比例大于指定阈值，则判断这两段道路相邻。本发明提出的该雷达数据相邻测道判断算法确定了属于同一断面的相邻测道，是进行后续拼接处理的基础。
[0149]
以基准测道确定的画布实际空间范围中当前只包含基准测道的数据点，因此需要找到其他测道中落入画布范围中的数据点。依次检测相邻测道中各点距离画布边缘的距离，距离最小且小于一定阈值的点为起始点/终止点；确定测点范围后，对范围内测点进行插值、平移、旋转处理，形成标准化的多测道拼接数据，并将其投影到画布中，形成多测道拼接的标准雷达图像。
[0150]
将本发明方法应用于雷达数据裂缝病害人工解译及软件识别解译过程中，选取相同路段，与传统单测道识别处理对比，统计结果如下表1所示。
[0151]
表1
[0152]
[0153]
本次试验的软件识别解译采用的是基于crack unet的三维探地雷达裂缝病害识别软件。经测试可知，将本发明方法运用于人工解译过程中，解译效率提升了10倍以上，运用于软件识别解译过程中，解译效率提高了2.5倍，准确度在两次试验中均得到大幅提升。
[0154]
由于单测道三维探地雷达数据一般宽度为1-2米，设置8-30个通道，而道路的宽度一般为4-10米，需要设置多个测道才能全断面覆盖待检测道路。目前进行道路内部裂缝病害判别时，往往是逐条处理三维探地雷达数据，识别数据中的裂缝病害，未充分考虑同一断面中的其他数据，当裂缝长度较长，跨越多测道时，采用单测道三维探地雷达对裂缝病害进行判别，存在辅助判定区域窄，辨识难度大以及判定的裂缝区域不准确的问题。而本发明提出的一种三维探地雷达多测道数据拼接处理方法，可实现多通道三维探地雷达数据自动拼接，并逐个输出拼接图像，从而能够实现多通道综合判定是否存在路面结构内部裂缝病害，以及判定裂缝病害的走向、长度等指标，减小裂缝病害辨识难度，提高结构内部裂缝病害判定的准确率。
[0155]
雷达数据处理难度大，采用人工解译，解译过程耗时长，工作量巨大，解译效率低；采用软件识别解译，软件运行时间较长，由于无法保证100％的准确率，在识别完成后，仍需人工复核解译结果；按以往逐条数据解译的方式，需要耗费大量的精力和时间，如果采取拼接解译的方法，同一断面的数据可同时处理，工作量能够下降85％以上，可大幅提高解译效率。采用本发明方法生成的拼接后图像可适用于雷达数据人工解译及软件识别解译两种方式，可一次性处理位于同一横断面的多测道三维探地雷达数据，因此能够大幅提升雷达数据裂缝病害解译的效率。
[0156]
基于本发明提供的方法，本发明还提供一种三维探地雷达多测道数据拼接处理系统，所述系统包括：
[0157]
数据采集及预处理模块，用于获取三维探地雷达多通道天线阵列采集的多个测道的三维雷达数据并对所述三维雷达数据进行切片处理，得到所述三维雷达数据的xy平面切片数据；
[0158]
数据点经纬度推算模块，用于对所述xy平面切片数据中的数据点进行经纬度推算，得到所有数据点的经纬度坐标；
[0159]
相邻测道判断模块，用于确定所述多个测道中的基准测道并采用相邻测道判断算法寻找所述基准测道的所有相邻测道；
[0160]
绘图画布范围确定模块，用于根据所述基准测道中数据点的经纬度坐标，采用画布范围确定算法确定画布范围；
[0161]
数据点范围确定模块，用于根据所述画布范围分别确定所述基准测道和所述相邻测道在画布中的数据点范围；
[0162]
测道数据点拼接模块，用于对所述数据点范围内的数据点进行插值、坐标平移和旋转后，将数据点映射到像素点上，生成测道水平面拼接后的图像。
[0163]
其中，所述数据点经纬度推算模块具体包括：
[0164]
数据点经纬度推算单元，用于将地平面近似为欧几里得平面，根据所述多通道天线阵列中央的经纬度坐标值、行车方向和正北方向夹角、所述xy平面切片数据中其他数据点与中央测点的距离，推导出所有数据点的经纬度坐标，并根据所有数据点的经纬度坐标将所有数据点投影到卫星地图上。
[0165]
所述相邻测道判断模块具体包括：
[0166]
坐标最值点获取单元，用于获取所述基准测道以及待判断测道中数据点的坐标最值点；
[0167]
区域标注单元，用于以所述基准测道中的坐标最值点为对角点标注第一区域，以所述待判断测道中的坐标最值点为对角点标注第二区域；
[0168]
比例计算单元，用于计算所述第一区域与所述第二区域的交集部分占所述第一区域与所述第二区域的并集部分的比例；
[0169]
相邻测道判断单元，用于若所述比例大于预设比例阈值，确定所述待判断测道为所述基准测道的相邻测道。
[0170]
所述绘图画布范围确定模块具体包括：
[0171]
坐标转换单元，用于将所述基准测道中数据点的经纬度坐标转换成utm坐标，并将画布中轴线设定为与中间测道数据点的中轴线一致；
[0172]
起始边界点选取单元，用于从所述基准测道中第1通道的数据点中选择画布的起始边界点和参考数据点；
[0173]
终止边界点确定单元，用于根据所述起始边界点和参考数据点的utm坐标确定画布的终止边界点的utm坐标；
[0174]
画布范围边界线确定单元，用于根据所述起始边界点、所述参考数据点以及所述终止边界点的utm坐标确定画布范围的边界线方程。
[0175]
对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0176]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。