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沥青路面坑槽三维重构与指标计算方法
被引量：
5
1
作者
惠冰
郭牧
周博闻
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期97-102,共6页
为实现沥青路面坑槽深度、面积和体积等多维度指标准确的自动检测,基于新兴的三维线激光技术对3个不同尺寸的室内坑槽模型进行扫描,利用TIN平面插值法在MATLAB软件中实现了激光点云数据的三维模型重构,进而结合等高线提取算法计算了坑...
为实现沥青路面坑槽深度、面积和体积等多维度指标准确的自动检测,基于新兴的三维线激光技术对3个不同尺寸的室内坑槽模型进行扫描,利用TIN平面插值法在MATLAB软件中实现了激光点云数据的三维模型重构,进而结合等高线提取算法计算了坑槽多维度指标,采用ASTM试验标准验证了指标计算方法的有效性,在此基础上分析了不同尺寸坑槽的深度、面积和体积指标检测误差的变化规律.结果表明:坑槽深度、面积和体积计算结果最大相对误差分别为4.60%、3.87%、10.82%,并随坑槽尺寸的不断增大,深度和面积指标的相对误差逐渐减小,利用三维线激光技术可实现坑槽多维度指标准确检测.研究结果可以用于坑槽严重程度的自动化快速判别、破坏层位确定和修补材料估算等方面.
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关键词
道路工程
三维线激光技术
沥青路面
坑槽
多维度指标
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职称材料
考虑病害三维特征的沥青路面车辙异常检验方法
被引量：
18
2
作者
郎洪
陆键
+1 位作者
陈圣迪
娄月新
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期454-462,共9页
针对复杂路况下车辙深度异常或横断面数据不完整的问题,提出了基于病害三维特征的路面车辙异常检验方法.首先,对三维图像中激光点异常值进行筛选及修正,利用横断面深度数据应用包络线算法提取最大车辙.考虑到裂缝、坑槽和拥包对车辙提...
针对复杂路况下车辙深度异常或横断面数据不完整的问题,提出了基于病害三维特征的路面车辙异常检验方法.首先,对三维图像中激光点异常值进行筛选及修正,利用横断面深度数据应用包络线算法提取最大车辙.考虑到裂缝、坑槽和拥包对车辙提取存在误判,利用三维高程数据建立病害种子检测模型以自动提取裂缝、坑槽和拥包种子点.测试结果表明,车辙深度相对误差小于7%,车辙深度测量重复性小于4%,包络线算法结果与人工测量值的相关系数高达0.9992.在车辙异常检验中,裂缝种子识别模型准确率和召回率的均值分别为92.18%和84.79%,且F值为88.33%,优于支持向量机及改进的Canny方法.坑槽及拥包种子识别模型检测正确率大于95%.所提方法不仅能高效地提取车辙深度,而且能准确地检验造成车辙检测异常的其他病害.
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关键词
车辙异常检验
三维线激光技术
图像处理
状态评估
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职称材料
基于语义分割模型的三维沥青路面车辙异常分析方法
被引量：
5
3
作者
王艾迪
郎洪
+3 位作者
丁朔
陆键
洪小刚
温添
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期134-144,共11页
车辙深度是路面状况评价和道路养护的一个重要指标。现有车辙深度测量方法未考虑复杂路况下坑槽、松散、裂缝和桥梁接缝等对车辙计算的影响,其有效性和适用性受到了限制,测量结果的真实性也有待进一步验证。有鉴于此,文中提出了一种基...
车辙深度是路面状况评价和道路养护的一个重要指标。现有车辙深度测量方法未考虑复杂路况下坑槽、松散、裂缝和桥梁接缝等对车辙计算的影响,其有效性和适用性受到了限制,测量结果的真实性也有待进一步验证。有鉴于此,文中提出了一种基于语义分割模型的沥青路面车辙异常检测与校正方法。采用三维线激光技术采集道路横断面高程数据,利用包络线算法提取车辙深度。对于最大车辙深度超过10 mm的横断面,搭建基于深度学习的语义分割框架,提出改进的DeepLabV3+网络对病害类型进行自动辨识和像素定位,并结合最大车辙深度高程点,设计基于拉格朗日插值的校正规则来对异常车辙进行校正。研究结果表明,改进的DeepLabV3+模型能较为准确地识别和定位造成车辙检测异常的路面病害,其对5种路面特征和病害的综合检测准确率达81.63%,在均交并比(MIoU)和大部分交并比(IoU)上的表现均优于U-Net、PSPNet、DeepLabV3+模型。现场验证结果表明,文中方法不仅能够自动分析车辙异常的原因,还能通过对异常车辙的校正排除其他病害的影响,从而较大程度地还原实际车辙深度水平。文中研究成果可为路面预防性养护提供科学数据支撑。
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关键词
三维线激光技术
车辙异常检测
语义分割模型
车辙深度
异常值校正
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职称材料
题名
沥青路面坑槽三维重构与指标计算方法
被引量：
5
1
作者
惠冰
郭牧
周博闻
机构
长安大学公路学院
湖南省交通规划勘察设计院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期97-102,共6页
基金
国家自然科学基金(51508034)
陕西省交通运输科技项目(12-15K)
+2 种基金
内蒙古自治区交通运输科技项目(NJ-2015-31)
陕西省自然科学基金项目(2015JQ4104
2017JM5130)
文摘
为实现沥青路面坑槽深度、面积和体积等多维度指标准确的自动检测,基于新兴的三维线激光技术对3个不同尺寸的室内坑槽模型进行扫描,利用TIN平面插值法在MATLAB软件中实现了激光点云数据的三维模型重构,进而结合等高线提取算法计算了坑槽多维度指标,采用ASTM试验标准验证了指标计算方法的有效性,在此基础上分析了不同尺寸坑槽的深度、面积和体积指标检测误差的变化规律.结果表明:坑槽深度、面积和体积计算结果最大相对误差分别为4.60%、3.87%、10.82%,并随坑槽尺寸的不断增大,深度和面积指标的相对误差逐渐减小,利用三维线激光技术可实现坑槽多维度指标准确检测.研究结果可以用于坑槽严重程度的自动化快速判别、破坏层位确定和修补材料估算等方面.
关键词
道路工程
三维线激光技术
沥青路面
坑槽
多维度指标
Keywords
road engineering
3D line laser technology
asphalt pavement
potholes
multi-dimension indexes
分类号
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
考虑病害三维特征的沥青路面车辙异常检验方法
被引量：
18
2
作者
郎洪
陆键
陈圣迪
娄月新
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
上海海事大学交通运输学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期454-462,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0803902).
文摘
针对复杂路况下车辙深度异常或横断面数据不完整的问题,提出了基于病害三维特征的路面车辙异常检验方法.首先,对三维图像中激光点异常值进行筛选及修正,利用横断面深度数据应用包络线算法提取最大车辙.考虑到裂缝、坑槽和拥包对车辙提取存在误判,利用三维高程数据建立病害种子检测模型以自动提取裂缝、坑槽和拥包种子点.测试结果表明,车辙深度相对误差小于7%,车辙深度测量重复性小于4%,包络线算法结果与人工测量值的相关系数高达0.9992.在车辙异常检验中,裂缝种子识别模型准确率和召回率的均值分别为92.18%和84.79%,且F值为88.33%,优于支持向量机及改进的Canny方法.坑槽及拥包种子识别模型检测正确率大于95%.所提方法不仅能高效地提取车辙深度,而且能准确地检验造成车辙检测异常的其他病害.
关键词
车辙异常检验
三维线激光技术
图像处理
状态评估
Keywords
rutting anomaly inspection
three-dimensional line laser technology
image processing
condition assessment
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于语义分割模型的三维沥青路面车辙异常分析方法
被引量：
5
3
作者
王艾迪
郎洪
丁朔
陆键
洪小刚
温添
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
山西高速公路工程检测有限公司
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期134-144,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(71871165)。
文摘
车辙深度是路面状况评价和道路养护的一个重要指标。现有车辙深度测量方法未考虑复杂路况下坑槽、松散、裂缝和桥梁接缝等对车辙计算的影响,其有效性和适用性受到了限制,测量结果的真实性也有待进一步验证。有鉴于此,文中提出了一种基于语义分割模型的沥青路面车辙异常检测与校正方法。采用三维线激光技术采集道路横断面高程数据,利用包络线算法提取车辙深度。对于最大车辙深度超过10 mm的横断面,搭建基于深度学习的语义分割框架,提出改进的DeepLabV3+网络对病害类型进行自动辨识和像素定位,并结合最大车辙深度高程点,设计基于拉格朗日插值的校正规则来对异常车辙进行校正。研究结果表明,改进的DeepLabV3+模型能较为准确地识别和定位造成车辙检测异常的路面病害,其对5种路面特征和病害的综合检测准确率达81.63%,在均交并比(MIoU)和大部分交并比(IoU)上的表现均优于U-Net、PSPNet、DeepLabV3+模型。现场验证结果表明,文中方法不仅能够自动分析车辙异常的原因,还能通过对异常车辙的校正排除其他病害的影响,从而较大程度地还原实际车辙深度水平。文中研究成果可为路面预防性养护提供科学数据支撑。
关键词
三维线激光技术
车辙异常检测
语义分割模型
车辙深度
异常值校正
Keywords
3D line laser technology
rutting abnormality detection
semantic segmentation model
rutting depth
abnormal value correction
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
沥青路面坑槽三维重构与指标计算方法
惠冰
郭牧
周博闻
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
考虑病害三维特征的沥青路面车辙异常检验方法
郎洪
陆键
陈圣迪
娄月新
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于语义分割模型的三维沥青路面车辙异常分析方法
王艾迪
郎洪
丁朔
陆键
洪小刚
温添
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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