一种公路施工水平度智能检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及道路检测技术领域，具体涉及一种公路施工水平度智能检测方法及系统。首先获取到待测公路段的点云数据，根据高度值差异筛选出噪声点；引入势力场，通过噪声点与其他数据点之间的高度值变化的情况获得数据点对噪声点影响范围的影响因子，进而根据影响因子以及数据点之间的位置分布信息构建引力场模型和斥力场模型，获取引力值和斥力值；进而确定每个噪声点的影响范围；然后通过优化ICA分解算法的最优模型，获得噪声成分，根据每个噪声区域的噪声成分获得每个区域的自适应滤波强度，基于维纳滤波，实现滤波平滑，获得待测公路段去噪后的点云数据；从而完成路面水平度检测，提高了水平度检测结果的准确性和可靠性。提高了水平度检测结果的准确性和可靠性。提高了水平度检测结果的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种公路施工水平度智能检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及道路检测
，具体涉及一种公路施工水平度智能检测方法及系统。

技术介绍

[0002]公路施工水平度是施工质量重要的评价指标之一,保持公路水平度的良好状态对于提高道路安全性、行车舒适性、减少车辆磨损、提升交通效率以及保障路面排水等方面都具有重要意义，对交通系统的可靠性和可持续性发展起到至关重要的作用，因此，需要对公路施工水平度进行检测。
[0003]通常利用车载激光雷达、摄像机等设备，在车辆行驶时对公路表面进行实时扫描和采集数据，通过多传感器数据结合进行分析检测公路水平度。但是激光雷达在采集路面数据时，总会受到室外复杂的环境光影响，导致数据质量较差，需要强大的预处理系统来清洗数据质量，但是现有技术在对数据进行清洗时，通常采用无差别平滑的方法，会导致路面数据失真严重，进而影响到公路水平度检测结果的准确性和可靠性。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术对数据进行清洗时，通常采用无差别平滑的方法，导致路面数据失真严重，进而影响到公路水平度检测结果的准确性和可靠性的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种公路施工水平度智能检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种公路施工水平度智能检测方法，所述方法包括：获取待测公路段的点云数据；根据所述点云数据中每个数据点与对应距离最近的预设数量个数据点的高度值差异，从所述点云数据中筛选噪声点，将除噪声点外的数据点作为目标数据点；以任一噪声点作为待测点；根据目标数据点与待测点之间的高度值变化的情况获得每个目标数据点对待测点影响范围的影响因子；根据所述影响因子以及目标数据点的位置分布特征获取每个目标数据点对待测点影响范围的引力值和斥力值；根据每个目标数据点对待测点影响范围的引力值和斥力值确定待测点的影响范围；每个待测点的所述影响范围均不发生重叠；对每个待测点的影响范围进行噪声分析，获得每个影响范围的噪声成分；根据每个影响范围的噪声成分对每个影响范围进行自适应滤波，获得去噪后的点云数据；根据所述去噪后的点云数据对公路水平度进行检测，获得水平度检测结果。
[0005]进一步地，所述噪声点的获取方法包括：将与每个数据点距离最近的预设数量个数据点作为每个数据点的邻域数据点；将高度值大于对应的所有邻域数据点高度值的数据点作为噪声点，以及将高度值小于对应的所有邻域数据点高度值的数据点作为噪声点。
[0006]进一步地，所述根据目标数据点与待测点之间的高度值变化的情况获得每个目标
数据点对待测点影响范围的影响因子，包括：获取每个目标数据点与待测点的距离值和高度值差值，将所述高度值差值与所述距离值的比值作为每个目标数据点与待测点的高度平均变化率；将所有目标数据点根据与待测点的距离值的升序对目标数据点进行排列，获得排列序列，将所述排列序列中从起始位置开始，到每个目标数据点所在位置的子序列作为每个目标数据点对应的数据序列；获得每个所述数据序列中目标数据点的高度值的差分序列，将所述差分序列中所有数值的平均值作为高度变化值；将每个目标数据点对应的高度平均变化率的值作为分子，对应的高度变化值与预设参数的和值作为分母，获得每个目标数据点对待测点影响范围的影响因子。
[0007]进一步地，所述引力值的获取方法包括：获取每个数据序列中相邻两个目标数据点之间的距离值并组成距离序列，将所述距离序列中所有距离值的均方差作为距离均方差；将所述排列序列中每个目标数据点对应的距离均方差与前一个目标数据点对应的距离均方差的差值作为每个目标数据点对应的混乱程度；将每个目标数据点对应的影响因子取相反数后与对应的混乱程度相乘，获得引力乘积，根据所述引力乘积和预设第一增益常量获得引力值，所述引力值与所述引力乘积、所述预设第一增益常量皆呈正相关。
[0008]进一步地，所述斥力值的获取方法包括：将所述混乱程度的相反数作为稳定程度；将每个目标数据点与除待测点外距离最近的噪声点之间的距离值作为距离对比值，将每个目标数据点与待测点之间的距离值和所述距离对比值的差异作为距离差异；将所述距离差异进行负相关映射获得距离因子；将预设数值与每个目标数据点对应的影响因子的差值、每个目标数据点对应的稳定程度以及距离因子的乘积，作为斥力乘积，根据所述斥力乘积和预设第二增益常量获得斥力值，所述斥力值与所述斥力乘积、所述预设第二增益常量皆呈正相关。
[0009]进一步地，所述根据每个数据点对待测点影响范围的引力值和斥力值确定待测点的影响范围，包括：以待测点为起点，每个目标数据点为终点，获取待测点与每个目标数据点的连线，并将连线的方向作为待测点影响范围的扩张方向；依次对所述排列序列中每个目标数据点的斥力值与引力值进行分析，当目标数据点的引力值大于斥力值时，则所述目标数据点在所述待测点的影响范围内，沿着对应的扩张方向对下一个目标数据点进行分析，直至目标数据点的引力值小于或等于斥力值时，则待测点的影响范围在对应的扩张方向上停止扩张，对应的目标数据点为边界数据点；获取所有的边界数据点，将所有的边界数据点进行平滑连接，获得待测点的影响范围。
[0010]进一步地，所述对每个待测点的影响范围进行噪声分析，获得每个影响范围的噪声成分，包括：基于ICA分解算法，将每个待测点的影响范围分离为两个独立成分，其中，分解时会有多种分解结果，每种分解结果皆有两个独立成分；
基于峰度公式根据每个独立成分中的分解高度值获得每个独立成分的峰度值；将所述两个独立成分之间峰度值的差异最大时对应的分解结果作为最优分解结果；将所述最优分解结果中峰度值最大的独立成分作为每个待测点的影响范围的噪声成分。
[0011]进一步地，所述根据每个影响范围的噪声成分对每个影响范围进行自适应滤波，获得去噪后的点云数据，包括：基于标准点云矩阵获取维纳滤波的正则化参数；将每个影响范围的噪声成分的标准差作为噪声强度；将所述噪声强度进行归一化并与预设常数相加，获得调节因子；将所述调节因子与所述正则化参数的乘积作为每个影响范围的自适应滤波强度；基于维纳滤波和每个影响范围的自适应滤波强度对每个影响范围进行滤波平滑，获得去噪后的点云数据。
[0012]进一步地，所述水平度检测结果的获取方法包括：将待测公路段去噪后的点云数据高度值的标准差作为待测公路段的水平度；当所述水平度大于预设判断阈值时，则待测公路段水平度异常；当所述水平度小于或等于预设判断阈值时，则待测公路段水平度正常。
[0013]本专利技术还提出了一种公路施工水平度智能检测系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时可实现任意一项所述方法的步骤。
[0014]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术的目的在于对待测公路段的点云数据实现区域分割，然后完成点云数据的局部自适应去噪，增加自适应滤波的适配性，从而提高公路水平度检测结果的准确性和可靠性；首先获取待测公路段的点云数据，由于噪声的存在会使点云数据中局部高度值发生变化，因此可通过点云数据中数据点之间的高度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种公路施工水平度智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测公路段的点云数据；根据所述点云数据中每个数据点与对应距离最近的预设数量个数据点的高度值差异，从所述点云数据中筛选噪声点，将除噪声点外的数据点作为目标数据点；以任一噪声点作为待测点；根据目标数据点与待测点之间的高度值变化的情况获得每个目标数据点对待测点影响范围的影响因子；根据所述影响因子以及目标数据点的位置分布特征获取每个目标数据点对待测点影响范围的引力值和斥力值；根据每个目标数据点对待测点影响范围的引力值和斥力值确定待测点的影响范围；每个待测点的所述影响范围均不发生重叠；对每个待测点的影响范围进行噪声分析，获得每个影响范围的噪声成分；根据每个影响范围的噪声成分对每个影响范围进行自适应滤波，获得去噪后的点云数据；根据所述去噪后的点云数据对公路水平度进行检测，获得水平度检测结果。2.根据权利要求1所述的一种公路施工水平度智能检测方法，其特征在于，所述噪声点的获取方法包括：将与每个数据点距离最近的预设数量个数据点作为每个数据点的邻域数据点；将高度值大于对应的所有邻域数据点高度值的数据点作为噪声点，以及将高度值小于对应的所有邻域数据点高度值的数据点作为噪声点。3.根据权利要求1所述的一种公路施工水平度智能检测方法，其特征在于，所述根据目标数据点与待测点之间的高度值变化的情况获得每个目标数据点对待测点影响范围的影响因子，包括：获取每个目标数据点与待测点的距离值和高度值差值，将所述高度值差值与所述距离值的比值作为每个目标数据点与待测点的高度平均变化率；将所有目标数据点根据与待测点的距离值的升序对目标数据点进行排列，获得排列序列，将所述排列序列中从起始位置开始，到每个目标数据点所在位置的子序列作为每个目标数据点对应的数据序列；获得每个所述数据序列中目标数据点的高度值的差分序列，将所述差分序列中所有数值的平均值作为高度变化值；将每个目标数据点对应的高度平均变化率的值作为分子，对应的高度变化值与预设参数的和值作为分母，获得每个目标数据点对待测点影响范围的影响因子。4.根据权利要求3所述的一种公路施工水平度智能检测方法，其特征在于，所述引力值的获取方法包括：获取每个数据序列中相邻两个目标数据点之间的距离值并组成距离序列，将所述距离序列中所有距离值的均方差作为距离均方差；将所述排列序列中每个目标数据点对应的距离均方差与前一个目标数据点对应的距离均方差的差值作为每个目标数据点对应的混乱程度；将每个目标数据点对应的影响因子取相反数后与对应的混乱程度相乘，获得引力乘积，根据所述引力乘积和预设第一增益常量获得引力值，所述引力值与所述引力乘积、所述预设第一增益常量皆呈正相关。5.根据权利要求4所述的一种公路施工水平度智能检测方法，其特征在于，所述斥力值的获取方法包括：
将所述混乱程度的相反数作为稳定程度；将每个目标数据点与除待测点外距离最近的噪声点之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建新，苏磊，矫恒信，郑灿伟，张宇，艾现平，付廷波，闫占瑞，苏国举，栾心国，韩静，闫孝伟，郭传臣，曾凡辉，
申请(专利权)人：铁正检测科技有限公司，
类型：发明
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