路面纹理表征方法、装置、存储介质和程序产品

本发明涉及道路工程，具体涉及一种路面纹理表征方法、装置、存储介质和程序产品。

背景技术：

1、路面抗滑性能与行车安全密切相关。路表纹理形貌丰富程度决定轮胎—路面耦合接触摩擦作用，进而影响路面抗滑性能。因此评估路面纹理状态对保障车辆制动特性及行车稳定性至关重要。传统路面纹理检测方法普遍存在测试效率低，仪器成本高，且测量结果易受环境及操作误差影响等问题，无法适应行业日益增长的技术需求。

2、例如，北京建筑大学硕士学位论文《沥青路面宏观纹理的精确表征及抗滑性能衰减规律研究》中提到：借助高精度激光扫描仪和动态摩擦系数仪对道路的宏观纹理变化和抗滑性能进行了跟踪测试。

技术实现思路

1、本部分旨在为权利要求书中陈述的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、本发明提供一种路面纹理表征方法、装置、存储介质和程序产品。

3、本发明采用如下技术方案：一种路面纹理表征方法，包括：

4、获得多个路面样本各自的双目图像；

5、根据所述双目图像确定对应路面样本的纹理参数；

6、将各所述路面样本的双目图像中的左目图像或右目图像作为单个训练样本，根据所述单个训练样本对应的纹理参数确定所述单个训练样本的标签，得到训练数据集；

7、根据所述训练数据集对预设的深度学习进行训练，得到路面纹理表征模型，以用于评价路面纹理参数。

8、在一些实施例中，还包括：

9、将待评价路面的单张二维图片数据输入训练后的深度学习，得到所述待评价路面的纹理参数评价结果。

10、在一些实施例中，所述单个训练样本的标签表征：对应路面样本的纹理参数的取值范围。

11、在一些实施例中，所述纹理参数包括：平均构造深度、平均断面深度、轮廓算术平均偏差、轮廓均方根偏差、轮廓算术平均斜率、轮廓算术平均波长、轮廓均方根斜率、轮廓均方根波长和均方根粗糙度中的至少一项。

12、在一些实施例中，根据所述双目图像确定对应路面样本的纹理参数，包括：

13、根据所述双目图像确定对应路面样本的三维模型；

14、根据所述对应路面样本的三维模型确定所述对应样本的纹理参数。

15、在一些实施例中，所述深度学习包括：resnet50残差网络。

16、在一些实施例中，根据所述训练数据集对预设的深度学习进行训练的步骤中，采用adam优化器进行迭代。

17、本发明采用如下技术方案：一种路面纹理表征装置，包括：存储器和处理器，所述存储器存储指令，所述处理器运行所述指令以执行前述的方法。

18、本发明采用如下技术方案：一种路面纹理表征装置，包括：

19、获得模块，用于获得多个路面样本各自的双目图像；

20、纹理参数计算模块，用于根据所述双目图像确定对应路面样本的纹理参数；

21、数据集确定模块，用于将各所述路面样本的双目图像中的左目图像或右目图像作为单个训练样本，根据所述单个训练样本对应的纹理参数确定所述单个训练样本的标签，得到训练数据集；

22、模型训练模块，用于根据所述训练数据集对预设的深度学习进行训练，得到路面纹理表征模型，以用于评价路面纹理参数。

23、本发明采用如下技术方案：一种存储介质，其上存储指令，所述指令被运行时执行前述的方法。

24、本发明采用如下技术方案：一种计算机程序产品，其在运行时执行前述的方法。

25、可通过双目相机对路面样本进行拍照，从而获得路面样本的双目图像。双目图像既可以用于计算路面样本的纹理参数，其中的任意一张单目图像又可以作为训练数据集中的单个样本。而每一个样本的标签又可以根据对应的路面样本的纹理参数确定。如此大大简化了训练数据集的搭建过程。进而采用训练数据集对深度学习进行训练，得到路面纹理表征模型，从而仅需提供待评价路面的单张二维图片，便可以快速准确地得到待评价路面的纹理参数的评价结果。路面纹理参数评价的过程简单高效。

技术特征：

1.一种路面纹理表征方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述单个训练样本的标签表征：对应路面样本的纹理参数的取值范围。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述纹理参数包括：平均构造深度、平均断面深度、轮廓算术平均偏差、轮廓均方根偏差、轮廓算术平均斜率、轮廓算术平均波长、轮廓均方根斜率、轮廓均方根波长和均方根粗糙度中的至少一项。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述双目图像确定对应路面样本的纹理参数，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述训练数据集对预设的深度学习进行训练的步骤中，采用adam优化器进行迭代。

7.一种路面纹理表征装置，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储指令，所述处理器运行所述指令以执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。

8.一种路面纹理表征装置，其特征在于，包括：

9.一种存储介质，其特征在于，其上存储指令，所述指令被运行时执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，其在运行时执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种路面纹理表征方法、装置、存储介质和程序产品。该方法包括：获得多个路面样本各自的双目图像；根据所述双目图像确定对应路面样本的纹理参数；将各所述路面样本的双目图像中的左目图像或右目图像作为单个训练样本，根据所述单个训练样本对应的纹理参数确定所述单个训练样本的标签，得到训练数据集；根据所述训练数据集对预设的深度学习进行训练，得到路面纹理表征模型，以用于评价路面纹理参数。该方法简单方便且评价结果较为准确。

技术研发人员：余苗,唐欧迪,杨礼明,陆玉春,孔令云,李安祺,周乾
受保护的技术使用者：重庆交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15