高速公路路面状况自动化检测中的数据管理

高速公路路面状况自动化检测中的数据
管理
摘要：随着交通行业工业化改革与产业化升级，我国高速公路工程生产建设中，不仅创建了以研发、设计、采购、施工、运维为基本环节的产业链条，同时，也增强了高速公路运营过程中的自动化检测水平。

目前，正值高速公路高质量发
展阶段，需要进一步路面状况检测过程中提高信息化技术要素配置率，创新适用
性较好的自动化检测技术。

本文以此为出发点，概述了高速公路路面状况检测的
重要性，剖析了与之相关的自动化检测技术，并以此为基础，对其中的数据管理
技术进行了具体讨论。

关键词：高速公路；路面状况；自动化检测；数据管理
现代高速公路工程检测技术发展历经了三大阶段，在早期阶段以人工调查方
法为主，费时费力且存在较大的检测风险。

随着自动化设备与信息技术在路面状
况检测中的运用，形成了快速检测方法，可以利用车载计算机系统更为快速的完
成路面病害信息监测、信息采集、信息识别等。

从2018年我国实施“互联网+高
速公路”改革之后，增强了对大数据、智能算法等技术的运用，不仅可以有效处
理检测过程中生成的海量数据（包括文字、图片、音频、影像等），还可以结合
数据分析结果，更为快速的制定针对性较强的运维方案，有效提升了检测效率，
扩增了检测效用。

下面先对高速公路路面状况自动化检测的重要性做出说明。

1、高速公路路面状况自动化检测数据管理需求
我国高速公路规模大，里程长，建设速度相对较快，据统计，国道、省道，
以及其它高速公路里程总计已达到了十几万公里。

其中，各省的高速公路里程范
围约在3000公里到5000公里范围之间，对于一些总体经济发展较好的省份，高
速公路里程已超过6000公里。

在高速公路快速发展情况下，路面状况检测中会生成大量数据。

例如，在沥
青路面自动化检测过程中，路面纵向图向为2米，宽度范围在3.75米到2.6米
之间，如果道路检测车按照80千米的速度对其进行数据采集，此时每公里采集
的图像总量为500张（11张/秒），1小时之内会生成4万张图像数据。

面对如
此庞大的数据，需要增强对图像的自动识别与数据管理，从而保障检测技术应用
效果，为运营管理提供精准依据等。

2、高速公路路面状况自动化检测数据管理分析
目前，在高速公路路面状况自动化检测方面以综合方案为主，形成了车载相机、图像处理技术、路面状况提取测量技术融合应用模式。

为了保障检测技术应
用效果，通常会配套设计路面状况数据自动化检测系统。

从常用系统的构成情况看，主要包括了图像采集层—数据管理层—应用层。

其中，图像采集层主要是对
公路原始数据进行采集，数据管理层针对数据抽取、分析及预处理，应用层则根
据数据分析结果，生成相应的报告等。

整体上可以创建以“数据采集—数据传输—数据抽取—数据分析—生成分析报告—利用分析报告”为基本内容的数据管理
体系。

2.1以原始数据采集为例
首先，在路面状况数据采集方面，以图像自动化采集为主，图像采集系统的
结构包括图像GPS—数据/图像采集—PC—环境相机/以太网。

配套设施如下：（1）GPS定位系统：北斗卫星定位系统；（2）360度编码器：1个，与数据采集卡相连；（3）线阵相机：2台支持4096相元以上的高频相机，横向参数设置为4米，拍摄范围控制为2米；与图像采集卡相连；其中组线相机镜头参数设置方面的焦
距选取范围为50毫米，选用自动对焦方式后光圈设置范围为T1.8~T3.2；镜头卡
口设置为F-mount，最大视觉角度为18度；（4）PC端工控机：3台，配置USB
数据接口若干，主要通过配置恒星型数据编码器与数据集合器完成采集系统的图
像数据统计计算；（5）环境相机：1台，与PC端相连；（6）工业以太网：与
PC端相连；（7）辅助照明设置等。

其次，公路原始数据采集系统中，主要是通过设置在移动信息采集点上的编
码器生成的脉冲计数信号，对高速公路路程数据与路面车速数据进行有效转换与
精准采集。

由于编码器转化而成的脉冲信号会触发2台线阵相机脉冲信号，因此，在整个采集过程中，当采集点向前移动的时就会根据设定的移动公里数进行固定
次数的自动拍摄（本次研究中设置的移动公里数为1米，自动拍摄次数为1次）。

其中的照明系统是为了提高镜头曝光率，属于辅助设备。

由于相机内部设置了适
用于Camera Link端口的图像采集卡，此时当线阵相机完成信息采集后便可以将
图像以初始图像信号的形式发送至PC端工控机。

在整个数据采集过程中，预先
装好的GPS装置可以同步的接收到卫星信号并将相关的数据上传至PC端工控机，由其中的数据中心完成对卫星地理信号的解码—存储—地理结构对比—定位当前
环境信号—环境相机进行工作。

2.2以数据处理为例
在增设辅助照明设施的情况下高速公路原始数据采集系统上传的图像，并不
能直接使用，因此需要对采集上传的图像进行预处理。

为了提高数据处理速度与
效率，并对图像中的各类障碍信息进行处理，保障图像清晰度，需要进行如下操作：（1）图像光照均匀化处理；（2）交通标记线去除处理；（3）图像灰度变
换处理。

分述如下：
首先，假设高速公路图像为s（x，y），由路面物体反射分量与图像亮度分
量乘积获得，此时设前一个分量为r（x，y），后一个分量为l（x，y）。

此时
可以得到公式：
（1）
通过取对数的方法对图像数据进行转化得到数据域，列出公式：
（2）
其中，，此时，知道了亮度分量就能够得到图像反射
分量。

具体操作方面运用高斯函数计算，公式如下：
（3）
由于*表示高斯函数模板卷积值，图像分照射分量满足公式
= * （4）
此时，根据公式（1）与公式（4）进行推导能够得到如下公式：
（5）
对该公式中的进行一次指数求取，得到光照均匀化校正图像。

其次，根据图像边缘数据信息分割图像区域块，完成有/无道路标线区域标识，提取无道路标线区域图像数据后对原始采集数据进行减除。

第三，图像灰度变换处理方面重点是增强重要区域信息，消减无用区域信息，主要采用色素变换办法进行操作，具体要求设计变换法则列出变换公式计算即可。

假定之前处理图像为，动态灰度系数表现为图像灰度均值M，此时可以得
到数据灰度变换公式
（6）
结束语
总之，自动化检测技术在高速公路路面状况检测中发挥着重大作用，有利于
从整体上改变高速公路运营管理方式。

因此，在当前高速公路高质量检测时期，
需要增强对此类技术要素的配置。

通过以上初步分析可以看出，高速公路路面状
况自动化检测技术具有多元化应用特点，需要根据实际运营的高速公路路面状况
检测需求，研发设计与之匹配的技术方案。

同时，为了保障应用效用，要求创建
从数据采集到数据利用的数据化管理体系，进而提高路面状况检测效率与运营管
理水平。

参考文献
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