[发明专利]一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法及装置

说明书

本公开提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法，包括：将路面点云数据分割为多条扫描线数据；对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果，并根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点；对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点；对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。本公开还提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及路面检测技术领域，具体涉及一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术

城市道路是市政管理的重要区域，道路路面的病害更是市政基础设施检测需要关注的问题。其中，路面裂缝作为路面病害中最常见、最易发生的病害之一，它伴随着道路的整个使用期，并随着路龄的增长而加重。路面出现裂缝不但影响路容美观和行车的舒适性，而且容易扩展造成路面的结构性破坏等，因此，路面裂缝自动检测与提取技术的研究具有较高实用价值。

现有技术中的人工检测路面裂缝的方法成本高、效率低，随着图像处理技术和计算机视觉的发展，人工检测方法已逐渐被基于图像或视频的裂缝自动检测方法替代。然而，图像或视频数据易受路面光照、阴影和污渍等因素的影响，使得裂缝识别的难度增大，给裂缝精确提取带来困难；此外，基于二维数据(图像、视频)的裂缝检测技术在获取路面裂缝三维特征方面存在限制，难以全面评估裂缝信息。移动三维激光扫描系统(MLS，Mobile LaserScanning)可获取路面高精度稠密三维点云，不仅提供了目标的反射强度信息和三维位置信息，还有效避免了光照、阴影等因素对裂缝提取的干扰。因此，近年来移动三维激光扫描系统已开始应用于路面状况精确调查，并激发了相关研究。

相较于沥青路面，裂缝区域在点云数据中通常呈现回波强度和高程较低的特性。根据上述特性，部分报道提出基于点云回波强度的裂缝提取方法，但该类方法在裂缝与路面强度对比不明显或存在高回波强度地物干扰的情况下难以获取完整的裂缝提取效果。此外，还有部分报道结合路面高程信息，通过点云数据构建数字地形模型来提取裂缝。然而，当裂缝高程无明显变化时(如，被沙土填充)，该方法存在漏检的问题。综上所述，裂缝检测技术中仍存在误判和漏检现象，基于点云数据的高精度、强鲁棒性且无需人工干预的路面裂缝提取方法仍有待研究。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本公开实施例提供的一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，基于点云回波强度和区域生长算法，提高路面裂缝点的提取效率及准确率。

本公开的第一个方面提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法，包括：将路面点云数据分割为多条扫描线数据；对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果，并根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点；对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点；对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

进一步地，对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点，包括：采用区域生长算法对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

进一步地，对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果，包括：根据每个激光点的邻域点密度自动生成对应尺寸的卷积核；根据卷积核对每个激光点的强度值进行自适应卷积，生成每条扫描线数据的卷积结果。

进一步地，根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点，包括：根据每条扫描线数据的卷积结果生成的阈值和强度分布特征确定裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应的强度值低于非裂缝轮廓点的强度值