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汇报人：陈林小组成员：余昕洁、王立鹏、李双龙沥青路面裂缝检测技术与评价指标目录CONTENTS序言国内外路面检测技术研究现状沥青路面裂缝分类沥青路面裂缝检测方法与评价指标展望1.序言高速公路的发展带给人们方便的同时,也给人们提出了一个新的难题:公路养护与管理。日常生活中的很多原因都会给公路带来破损,破损形式多样,如裂缝、坑槽等,这些病害给人们交通安全带来了隐患。因此,及时并且有效的路面破损检测成为公路养护的重中之重,其中,路面裂缝检测就是一个关键的部分。2.国内外沥青路面裂缝检测技术研究现状近年来,一些新的理论逐渐被应用于沥青路面裂缝检测中,如小波理论、形态学理论、分形理论、多尺度分析等。1.2009年,法国南特大学的Peggysubirats等人提出用小波变换的方法,先对二维图像进行小波分解,对分解后各个方向的系数做相关变换,再用经过变换后的系数重构图像,最后做二值化处理以判断该图像是否为裂缝图像2.Xu,B.G(2010)获得了实时路面图像采集设备、系统和方法的美国专利。3.Wang,K.C.P等在普通车辆上建立起四相机系统，并采用激光路面成像系统对检测车进行了改进，提出了三维路表重建算法，裂缝检测精度为2mm。1.2003年,南京理工大学的高建贞、任明武、唐振民等提出首先对路面裂缝图像进行灰度不均校正处理,然后进行图像增强、分割的自动检测方法。2.2004年,吉林大学的施树明、初秀民等在对裂缝图像分块的基础上,用子块灰度方差描述子块图像特征,然后采用神经网络分类器对其进行识别,以确定破损严重的裂缝子块,再对该子块进行去噪、二值化处理。3.长安大学信息工程学院的韦娜、赵祥模等提出了基于形态学和局部阂值分割的沥青路面裂缝检测算法;丁爱玲等提出了基于支撑矢量机的路面裂缝识别方法,并建立了相应的支撑矢量机分类器算法。2.国内外沥青路面裂缝检测技术研究现状3.沥青路面裂缝的分类及破损等级纵向裂缝横向裂缝网状裂缝块状裂缝裂缝类型（形状）纵向裂缝：与道路中线大致平行的长直裂缝，有时伴有少量支缝。这类裂缝通常由路基、基层沉降，或施工接缝质量或结构承载力不足而引起。路基、基层沉降引起的纵缝，通常断断续续，绵延很长；施工搭接引起的纵缝，其形态特征是长且直；而结构承载力不足引起的纵缝多出现在路面边缘，由于路基湿软造成承载力不足，从而导致纵缝。图3.1纵向裂缝沥青路裂缝简介3.沥青路面裂缝的分类及破损等级横向裂缝：与道路中线近于垂直的裂缝，有时伴有少量支缝。横向裂缝多由路基、基层裂缝的反射或由路面低温收缩造成；最初多出现于路面两侧，逐渐发展形成贯通路幅的横缝。图3.2横向裂缝3.沥青路面裂缝的分类及破损等级网状裂缝：相互交错的裂缝将路面分割成形似网状或龟纹状的锐角多边形小块，块的尺寸小于50cm×50cm。网状裂缝（龟裂）是行车荷载的重复作用而引起的疲劳裂缝，其最初形态是一条或几条平行的纵缝，随着荷载重复作用次数的增加，平行纵缝间出现了横向、斜向连接缝，形成多边的、锐角的、形似网状、龟裂状的裂缝型式。图3.3龟裂3.沥青路面裂缝的分类及破损等级块状裂缝：块裂表现为纵向和横向裂缝的交错而使路面分裂成近似成直角的多边形大块，块裂的网格在形状和尺寸上都有别于龟裂。路面裂缝呈不规则形状，块的最长边长小于100cm。不规则裂缝主要由面层材料的收缩和温度的周期性变化所致。图3.4块状裂缝3.沥青路面裂缝的分类及破损等级破损等级划分3.沥青路面裂缝的分类及破损等级4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标人工检测指在封闭或不封闭交通的情况下，按照规定的损坏分类和识别方法，采用目测和简单工具丈量的方式，人工记录各种路面损坏的类型、严重程度和数量（长度或面积）。人工检测存在的不足人工检测虽能得到一些路面破损信息，但存在以下几方面主要问题：(1)精确度低：人工观测受主观因素影响较大，观测数据不精确。(2)成本较高：采用人工观测要支付很高的劳务费，并限制交通量，降低了车辆通行量，减少了收费额。(3)效率较低：人工观测速度慢，耗时长。(4)存在安全隐患：观测人员在公路上行走时要避让车辆，存在一定的安全隐患4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标钻芯挖验国外路面检测系统与方法加拿大路德威(Roadware)公司生产的ARAN系统ARAN系统是由一辆经过改装后的汽车底盘和各种数据采集子系统构成的套模块化的数据采集平台，能在高达80km/h的速度下同时采集路面损坏、平整度和路面前方图像等数据。成像子系统能根据车速自动选取图像帧中的适当部分，而舍弃发生重叠的部分。此外，由于系统还使用了闪光灯，使系统能够适应全天候的检测工作。与ARAN系统配套的路面裂缝自动评价系统WiseCrax集成了先进的图像处理技术和有效的硬件加速技术，自动分析1mm精度以上的裂缝成为可能，正确识别率可达85%~90%。用户还可根据各项不同的数值界定范围的标准，在分析时定义自己的界限。国外路面检测系统与方法(1)系统采集到的路面损坏图像数据为模拟量，存储在录像带中，只有将其数字化之后才能被计算机处理，极大地影响了图像数据处理的效率。(2)路面损坏图像的光照系统由功率较大的多盏碘灯或氢激光灯组成，在检测过程中能耗高且极易损坏。(3)同步检测技术还不成熟，摄像机采集的路面损坏图像会出现重叠或缺失的现象。ARAN系统的不足国外路面检测系统与方法澳洲道路运输研究所(ARRB)研制开发的Hawkeye2000快速检测系统，Hawkeye2000系统由图像系统、数字断面系统、GPS与DGPS系统、采集系统和数据处理系统等部分组成。该系统可以在110km/h的车速下同时采集路面破损、平整度、车辙、路面横纵坡等数据，同时对图像数据进行实时压缩并由工业图像采集卡把路面图像及时存储到计算机硬盘。该系统路面破损图像分辨率为2.5mm，检测宽度为3.2m,GPS系统具有1m范围内的定位精度。Hawkeye2000快速检测系统国外路面检测系统与方法Hawkeye2000快速检测系统的不足(1)依然采用多数量的常规光源照明，未改进路面照明系统。(2)线扫描技术尚不成熟，采集到的路面破损图像质量不高。国外路面检测系统与方法国内路面检测系统与方法JG-1型激光三维智能检测车JG-1型激光三维智能检测车是在2004年底由南京理工大学研制出来的。该系统解决了国际上速度低于25km/h不能检测的难题,检测速度范围可在0-120km/h之间变化,该系统使用连续非拼接线列激光断面扫面，可以无间点采集路面数据,能正确给出拥包、坑槽等破损的大小。国内路面检测系统与方法CiCS路况快速检测系统CiCS是国内首套具有完全自主知识产并达到世界先进技术水平的多功能路况快速检测装备，这套装备能在正常车流速度下准确、迅速地对路面平整度、车辙、路面纹理深度、路面损坏及前方景观图像等数据进行采集。与之配套的路面损坏识别系统CiAS(CrackingimageAnalysisSystem)针对路面破损的识别率高达90%~95%，较好地符合了《公路技术状况评定标准(JTGH20-2007)》的要求。检测原理路面裂缝检测原理指应用相关设备收集路面信息，并对路面图像信息进行识别、判断的过程。如果路面产生了裂缝，则需要用图像处理算法改善图像质量，完成路面图像信息的辨别与存储，记录裂缝出现的具体位置，并标明路面裂缝的形状、大小、严重程度等信息，为公路路面的养护和修理提供信息和技术参考。4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标检测车调查流程图4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标2每种路面裂缝都有产生和发展的过程。处于不同阶段的裂缝，对于路面的使用性能的影响程度是不同的。裂缝出现的早期，裂缝间尚有较高的传荷能量，因而对行车舒适性的影响较小；发展到后期，缝隙变得很宽，边缘处严重碎裂，车辆行驶时出现较大颠簸，裂缝间己几乎没有传荷能力。1路面破损状况评价指数（PCI）为了使各路段的损坏程度或损坏状况具有可比性，需采用一项综合评价指标，将破损严重程度及范围、损坏类型等进行综合考虑，通常由路面破损状况评价指数(PCI)来决定。裂缝大小对行车的影响路面破损状况指数(PCI)计算公式通过对路面损坏数据进行检测，根据路面的折合损坏面积和调查面积可计算路面破损率（DR）和路面破损状况评价指数（PCI），以此来评价路面的损坏状态。式中，α0——沥青路面采用15.00；α1——沥青路面采用0.412。4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标路面破损率(DR)路面破损率(DR)，即换算损坏面积与调查面积之比。换算损坏面积由路面表面各种类型的损坏通过其对路面使用性能的影响程度加权累积计算得到。式中，DR——路面破损率；Ai——第i类路面损坏的面积，m2；A——调查的路面面积,m2；ωi——第i类路面损坏的权重；i——考虑损坏程度（轻、中、重）的第i项路面破损类型；i0——包含损坏程度（轻、中、重）的损坏类型总数。4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标路面破损状况评价标准根据路面的破损状况调查得到的路面状况指数，可将路面的质量分为优良中次差五个等级。评定标准应符合下表。评价等级优良中次差路面状况指数（PCI）≥85≥70,＜85≥55,＜70≥40,＜55＜40路面破损状况评价标准4.沥青路面裂缝检测方法与评价指标图像的采集：裂缝深度信息很难获得图像的处理：多尺度分析5.展望多尺度图像分析多尺度图像分析是一种模拟人类视觉感知外界事物的过程:当一幅图像进入人眼后,人能同时辨别出大小不一的物体,可见人脑能同时在不同的尺度下对这幅图像进行采样与描述。所以仅仅在某一种固定的尺寸下分析图像,根本不能表现出图像本身固有的多尺度特性,也就限制了分析结果的准确性。因此,采用多尺度图像分析方法就是在一组连续尺度上分析路面图像,使不同尺度层上图像之间满足某种特定的关系,以达到综合各尺度层上信息的目的,提高路面病害检测精度。目前多尺度分析方法在图像平滑和边缘检测方面主要有高斯卷积多尺度、小波多尺度、数学形态学多尺度等相关新技术结构光公路路面裂缝检测技术从系统的角度来看，基于结构光的三维裂缝检测系统包括数据采集、数据处理、定位子系统、承载车及其附属装置四个部分。其中，数据处理子系统为检测系统的重要组成部分，直接影响着系统最终结果的准确性。数据处理部分包含光条中心坐标提取、结构光系统标定、三维轮廓特征提取、路面裂缝决策识别、路面裂缝类型及破损程度分析五大关键技术。参考文献[1]高建贞,任明武,唐振民等.路面裂缝的自动检测与识别[J].公路,2003,29(2):149-150.[2]施树明,初秀民,王荣本.沥青路面破损图像测量方法研究[J],公路交通科技,2004,21(7):12-16.[3]凌勇,汪国有.高速公路裂缝边缘检测算法研究[Jl.计算机与数字工程,2001,29(3):18一25.[4]高建贞,任明武,唐振民.路面裂缝的自动检测与识别[J].计算机工程,2003,29(2):149-150.[5]李晋惠,楼伟.基于CCD的公路路面病害检测技术研究[J].西安工业大学学报,2002,22(2):95-99.[6]啜二勇.国外路面自动检测系统发展综述[7]豆晓瑜.基于多尺度分析的沥青路面裂缝自动检测技术研究[8]孙晓明.基于结构光的公路路面裂缝检测关键技术研究[9]马常霞.基于图像分析的路面裂缝检测的关键技术研究[10]中华人民共和国行业标准．JTGH20—2007公路技术状况评定标准[S]．北京：人民交通出版社，2007．[11]中华人民共和国行业标准．JTJH10—2009公路养护技术规范[S]．北京：人民交通出版社，2009．[12]高速公路养护质量检评方法[S].北京：人民交通出版社，2002．[13]张争奇．高速公路沥青路面维修养护技术[M]．北京：人民交通出版社，2010．