14、路面损坏自动识别技术解析

路面损坏自动识别技术解析

在城市道路维护中，准确识别和分类路面损坏情况对于制定合理的修复计划和评估成本至关重要。本文将详细介绍路面损坏自动识别的相关技术，包括表面识别、支持向量机（SVM）分类模型的构建以及自动分类过程。

表面识别

路面损坏的自动分类需要合适的数据结构来表示真实的坑洼和裂缝，因此表面识别是智能评估故障的第一步。理想情况下，从实际路面收集数据的任务可以通过自动驾驶车辆实现自动化，但这超出了当前项目的目标。我们更关注使用易于获取的硬件，为城市政府和承包商提供实用的解决方案。

为了对路面凹陷进行分类，需要使用表面测量设备获取合适的数学模型。我们选择了微软的Kinect传感器，它能够生成距离图像，记录每个图像像素到设备捕获点的距离信息。该设备可以安装在移动车辆上进行故障记录。

扫描过程需要生成3D模型表示，我们使用点云结构，最常用的是笛卡尔三维系统（X, Y, Z）。点云结构可以进行渲染、检查并转换为多边形或三角形网格。有多个驱动程序和库（如OpenNI、Freenect、OpenKinect、Point Cloud Library）允许用户与Kinect传感器进行交互。

Point Cloud Library（PCL）是一个独立的、开源的、多平台的C++解决方案，用于传感、几何点云处理和2D或3D维度的存储。它提供了不同的独立模块和算法，可以组合成一个管道来识别多种类型的对象。这些算法可应用于广泛的任务，如异常值过滤、点云读取、存储、格式转换、分解、连接、分割、关键点提取和几何描述符计算等。

PCL管道的对象识别过程包括点云预处理阶段（去除噪声）、对象分割步骤（获取与坑洼相关的聚类）和描述符生成阶段（获取对象几