一种智能道路养护系统的制作方法

本发明涉及道路养护
技术领域：
，具体涉及一种智能道路养护系统。
背景技术：
：随着高等级公路里程的增加和使用时间的延长，公路养护任务越来越繁重。此外，受交通量迅速增长、车辆大型化、超载严重和行驶渠道化等影响，路面会经受严峻的考验。由于车辆荷载、施工、气候和天气等因素，路面会出现各种破损，加速路面结构损坏，从而影响公路整体性能和寿命；同时，路面暴露于各种自然环境，直接承受行车载荷，关系着行车安全性、舒适性和经济性。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种智能道路养护系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种智能道路养护系统，包括识别装置、定位装置、通信装置和养护装置，所述识别装置用于实时对路面裂缝进行识别，所述定位装置通过gps确定路面裂缝的位置信息，并通过通信装置将路面裂缝的位置信息发送至养护装置，所述养护装置根据路面裂缝的位置对道路进行养护；所述识别装置包括图像采集模块、图像预处理模块和路面裂缝识别模块，所述图像采集模块用于获取路面的三维图像，所述图像预处理模块用于对获取的路面三维图像进行预处理，所述路面裂缝识别模块用于对路面裂缝进行识别。本发明的有益效果为：提供了一种智能道路养护系统，实现了路面裂缝准确识别和道路养护，通过采集路面的三维图像，能够表达路面的深度信息，提高了路面图像精度。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：识别装置1、定位装置2、通信装置3、养护装置4。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种智能道路养护系统，包括识别装置1、定位装置2、通信装置3和养护装置4，所述识别装置1用于实时对路面裂缝进行识别，所述定位装置2通过gps确定路面裂缝的位置信息，并通过通信装置3将路面裂缝的位置信息发送至养护装置4，所述养护装置4根据路面裂缝的位置对道路进行养护；所述识别装置1包括图像采集模块、图像预处理模块和路面裂缝识别模块，所述图像采集模块用于获取路面的三维图像，所述图像预处理模块用于对获取的路面三维图像进行预处理，所述路面裂缝识别模块用于对路面裂缝进行识别。本实施例提供了一种智能道路养护系统，实现了路面裂缝准确识别和道路养护，通过采集路面的三维图像，能够表达路面的深度信息，提高了路面图像精度。优选的，所述图像采集模块用于获取路面的三维图像，具体为：采用左右两组摄像头分别对路面左侧和右侧图像进行采集，每组摄像头为两个摄像头，从不同位置采集路面同一侧图像，并根据左右两组摄像头采集的图像得到路面左右两侧的三维图像；将路面左侧三维图像和路面右侧三维图像作为左右半幅图像进行拼接得到路面三维图像；所述图像预处理模块用于对获取的路面三维图像进行预处理，具体为：计算路面三维图像中第i行像素的平均深度：式中，ali表示路面三维图像中第i行左半幅的平均深度，ari表示路面三维图像中第i行右半幅的平均深度，2n表示图像列数，d(i，j)表示第i行第j列的像素深度值，d(i，j)∈[0，255]；计算左右半幅图像第i行像素的深度误差因子：式中，si表示左右半幅图像第i行像素的深度误差因子；设定深度误差阈值s0，s0∈[15，25]，若si＞s0，则认为左右半幅图像处于不同高度，采用下式对较低的半幅图像进行校正：式中，d′(i，j)表示第i行较低的半幅图像中d(i，j)校正后的像素深度值，bi表示第i行较低的半幅图像；对于三维路面图像，逐行采用深度误差因子进行左右半幅图像深度值校正；本优选实施例通过两组摄像头，实现了路面三维图像的准确获取，通过确定深度误差因了对半幅图像进行校正实现了中缝消除；优选的，所述路面裂缝识别模块包括第一判别子模块、裂缝初步识别子模块、第二判别子模块和裂缝最终识别子模块，所述第一判别子模块用于确定路面裂缝第一判别因子，所述裂缝初步识别子模块根据第一判别因子确定路面裂缝初步识别结果，所述第二判别子模块根据路面裂缝初步识别结果确定路面裂缝第二判别因子，所述裂缝最终识别子模块根据第二判别因子确定路面裂缝最终识别结果；所述第一判别子模块用于确定路面裂缝第一判别因子，具体为：将路面三维图像划分为16×16像素子块，16×16像素子块的深度值为16×16像素子块中所有像素深度值的平均值，对于任意16×16像素子块(m，k)，在其半径为r个16×16像素子块的邻域内，采用下式计算路面裂缝第一判别因子：式中，p1表示路面裂缝第一判别因子，z1(x，y)表示16×16像素子块(x，y)的深度值，(m，k)、(x，y)表示16×16像素子块位置；所述裂缝初步识别子模块根据第一判别因子确定路面裂缝初步识别结果，具体为：对于任意16×16像素子块(m，k)，若满足d(m，k)≤0.8p13，则该16×16像素子块为路面裂缝，d(m，k)表示16×16像素子块(m，k)的深度值，遍历所有16×16像素子块，得到路面裂缝初步识别结果；所述第二判别子模块根据路面裂缝初步识别结果确定路面裂缝第二判别因子，具体为：将初步识别结果中的路面裂缝部分图像划分为4×4像素子块，4×4像素子块的深度值为4×4像素子块中所有像素深度值的平均值，对于任意4×4像素子块(u，v)，在其半径为r个4×4像素子块的邻域内，采用下式计算路面裂缝第二判别因子：式中，p2表示路面裂缝第二判别因子，z2(p，q)表示4×4像素子块(p，q)的深度值，(u，v)、(p，q)表示4×4像素子块位置；所述裂缝最终识别子模块根据第二判别因子确定路面裂缝最终识别结果，具体为：对于任意4×4像素子块(u，v)，若满足d(u，v)≤0.8p23，则该16×16像素子块为路面裂缝，d(u，v)表示4×4像素子块(u，v)的深度值，遍历所有4×4像素子块，得到路面裂缝最终识别结果；本优选实施例将路面三维图像划分为16×16像素子块和4×4像素子块，实现了路面三维图像降维处理，提升了计算效率和裂缝识别精度。采用本发明智能道路养护系统进行道路养护，选取5条道路进行实验，分别为道路1、道路2、道路3、道路4、道路5，对道路寿命和道路养护成本进行统计，同现有技术相比，产生的有益效果如下表所示：道路寿命提高道路养护成本降低道路129％27％道路227％26％道路326％26％道路425％24％道路524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12