【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及点云数据处理，具体涉及一种道路路面施工成效检测系统。
技术介绍
1、道路建设和维护一直是城市基础设施建设的重要组成部分，确保施工成效符合标准要求对交通安全、车辆运行效能以及城市发展是非常重要的；随着科技的发展，激光传感器技术通过采集道路表面的点云数据，提供了高精度、丰富详细的地形信息，可以有效评估道路平整性和检测表面缺陷；获得点云数据并进行下采样处理后，可以用于构建道路路面的高程模型，输出对应的高程数据；根据每个点云数据的高程数据使用高程差异法对道路路面的施工成效进行检测。
2、现有技术中，采用较浅的下采样会保留到较多原始数据细节，可能引入噪声或冗余信息，影响分析的效率和准确性；过度的下采样会失真，忽略到点云数据中关键的数据特征，导致路面细节信息的丢失；未进行合适的下采样处理，导致成效检测的准确性较差。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中未进行合适的下采样处理，导致成效检测准确性较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种道路路面施工成效检测系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种道路路面施工成效检测系统，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实现以下步骤：
3、获取道路路面的点云数据；
4、根据道路延伸方向，构建道路二维坐标系；以二维坐标系中的每个二维坐标点为中心构建点云网格，根据每个点云网格与其他点云网格之间点云数据的数量差异，获
5、在每个点云网格中，根据点云数据的高度数据和对应在二维坐标系中的位置特征，构建参考数据序列；获取所述参考数据序列进行直线拟合后的拟合直线，根据所述拟合直线的倾斜方向和点云网格对应所述倾斜特征之间的差异获得每个点云网格的整体倾斜角异常程度；
6、根据每个点云数据的预设邻域范围内点云数据的位置变化特征，获得每个点云数据的局部道路形态特征；根据每个点云网格内点云数据的局部道路形态特征分布，获得每个点云网格的局部道路异常程度；
7、根据每个点云网格的所述最终密度异常程度、所述整体倾斜角异常程度和所述局部道路异常程度，获得每个点云网格的修正采样密度；根据所述修正采样密度对每个点云网格内的点云数据进行下采样，获得道路路面点云数据的下采样数据；
8、根据所述下采样数据对道路路面的施工成效进行检测。
9、进一步地，所述初始密度异常程度的获取方法包括：
10、将每个点云网格对应在二维坐标系的横轴上的点云网格，作为每个点云网格的参考点云网格；
11、计算每个点云网格与参考点云网格之间点云数据的数量差异，作为第一差异；
12、计算所述第一差异比上参考点云网格内点云数据的数量的比值，作为初始密度异常程度。
13、进一步地，所述倾斜特征的获取方法包括：
14、计算每个点云网格与参考点云网格之间的相对距离，作为第一距离；
15、计算所述第一距离比上预设距离转换常数的比值，作为第二距离；
16、计算预设道路倾斜角度与所述第二距离的乘积，作为相对距离的倾斜特征。
17、进一步地，所述最终密度异常程度的获取方法包括：
18、计算所述初始密度异常程度和相对距离的所述倾斜特征的差值，并进行归一化，获得每个点云网格的最终密度异常程度。
19、进一步地，所述参考数据序列的获取方法包括：
20、在每个点云网格中，将每个点云数据在二维坐标系上纵轴的坐标值作为参考数据序列的横坐标；获取对应点云数据的高度数据，作为参考数据序列的纵坐标。
21、进一步地，所述整体倾斜角异常程度的获取方法包括：
22、计算拟合直线和横轴的夹角，作为第一倾斜夹角；
23、将所述倾斜特征作为每个点云网格与水平地面的第二倾斜角度的角度值；
24、计算所述第一倾斜夹角和所述第二倾斜角度的差异，并进行归一化映射，获得每个点云网格的整体倾斜角度异常程度。
25、进一步地，所述局部道路形态特征的获取方法包括：
26、计算每个点云数据的坐标与对应预设邻域范围内每个其他点云数据的三维坐标之间的协方差，构建协方差矩阵；
27、计算所述协方差矩阵的特征值，将所述特征值的倒数作为每个点云数据与对应预设邻域范围内每个其他点云数据之间的曲率；
28、计算每个点云数据与对应预设邻域范围内所有其他点云数据之间曲率的均值，作为每个点云数据的曲率均值；
29、计算每个点云数据与对应预设邻域范围内所有其他点云数据之间曲率的标准差，作为每个点云数据的凹凸度；
30、计算每个点云数据的所述曲率均值和所述凹凸度的乘积，获得每个点云数据的局部道路形态特征。
31、进一步地，所述局部道路异常程度的获取方法包括：
32、计算点云网格内每个点云数据的高度数据与对应拟合直线上拟合值之间的差异，作为第一残差；
33、计算点云网格内所有点云数据的所述第一残差，作为点云网格内的局部形态差异程度；
34、根据所述局部道路异常程度的获取公式获得局部道路异常程度，局部道路异常程度的获取公式为：
35、；其中，表示以二维坐标为中心的点云网格的局部道路异常程度；表示以二维坐标为中心的点云网格内第个点云数据的局部道路形态特征；表示以二维坐标为中心的点云网格内所有点云数据的平均局部道路形态特征；表示以二维坐标为中心的点云网格内点云数据的数量；表示以二维坐标为中心的点云网格内的局部形态差异程度；表示逻辑斯谛函数。
36、进一步地，所述修正采样密度的获取方法包括：
37、获取每个点云网格的初始采样密度和预设调整系数；
38、计算每个点云网格的整体倾斜角异常程度和局部道路异常程度之和，作为第一特征和值；计算第一特征和值和最终密度异常程度的乘积，并进行归一化，作为修正权值；计算修正权值、初始采样密度和预设调整系数的乘积，获得每个点云网格的修正采样密度。
39、进一步地，所述预设距离转换常数为10。
40、本专利技术具有如下有益效果：
41、本专利技术根据道路延伸方向，构建道路二维坐标系，直观地展示点云数据的分布和变化；为了方便提取每个区域的局部道路形态特征，更直观地表现道路的特征，以二维坐标系中的每个二维坐标点为中心构建点云网格，根据每个点云网格与其他点云网格之间点云数据的数量差异，获得初始密度异常程度；获得点云网格之间相对距离的倾斜特征；根据倾斜特征修正初始密度异常程度获得最终密度异常程度，判断每个点云网格可能存在数据异常的程度；在每个点云网格中，根据点云数据的高度数据和对应在二维坐标系中的位置特征，构建参考数据序列，分析道路路面的高度变化；获取参本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种道路路面施工成效检测系统，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述初始密度异常程度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述倾斜特征的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述最终密度异常程度的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述参考数据序列的获取方法包括：
6.根据权利要求3所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述整体倾斜角异常程度的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述局部道路形态特征的获取方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述局部道路异常程度的获取方法包括：
9.根据权利
10.根据权利要求3所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述预设距离转换常数为10。
...【技术特征摘要】
1.一种道路路面施工成效检测系统，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述初始密度异常程度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述倾斜特征的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述最终密度异常程度的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种道路路面施工成效检测系统，其特征在于，所述参考数...
【专利技术属性】
技术研发人员：周正钞，赵朝恩，唐述柱，刘文平，朱培，李福龙，赵佃强，郑亚，刘伟学，席守力，
申请(专利权)人：大连千玺网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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