【摘 要】
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波形梁护栏使用状态评价是公路巡检的重要任务,传统的基于人工的护栏巡检方法存在成本高、速度慢、鲁棒性差的缺点,难以适用大规模、精细化的护栏评价任务。基于此,本文从图像点云数据融合出发,针对波形梁护栏的梁板几何形变、梁板搭接方向、护栏高度和立柱间隔等使用状态,提出一种自动化的评价方法。本文研究分为护栏检测和护栏评价两个阶段:护栏检测阶段的目标是实现护栏图像和点云的语义分割。对于护栏图像分割而言,本文引
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于深度强化学习的合乘出行服务系统非短视调方法研究”；
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波形梁护栏使用状态评价是公路巡检的重要任务,传统的基于人工的护栏巡检方法存在成本高、速度慢、鲁棒性差的缺点,难以适用大规模、精细化的护栏评价任务。基于此,本文从图像点云数据融合出发,针对波形梁护栏的梁板几何形变、梁板搭接方向、护栏高度和立柱间隔等使用状态,提出一种自动化的评价方法。本文研究分为护栏检测和护栏评价两个阶段:护栏检测阶段的目标是实现护栏图像和点云的语义分割。对于护栏图像分割而言,本文引入YOLO v4-Tiny目标检测算法提取护栏图像ROI,在此基础上,提出改进DeeplabV3+模型实现护栏图像的语义分割,一方面使用MobileNet v2做为DeeplabV3+的主干特征提取网络,有效减少了模型的参数量,另一方面,引入加权交叉熵损失,提高护栏梁板上下轮廓的分割精度。对于护栏点云分割而言,本文利用相机-激光雷达联合标定实现图像和点云的数据融合,结合护栏图像语义分割结果进一步实现护栏梁板、护栏立柱和路面的点云分割。护栏评价在护栏检测的基础上开展,依次由四个部分组成:（1）从护栏语义分割图中提取梁板轮廓,使用Savitzky-Golay滤波器实现轮廓平滑,利用图像透视变换将平滑轮廓投影到正面视角下,计算透视轮廓的相对梯度和基准线偏移量实现梁板形变评价;（2）利用RANSAC算法拟合梁板分割点云的空间直线,计算其与行车方向的夹角实现梁板搭接方向评价;（3）一方面引入DBSCAN算法提取梁板近端稠密点云的中心坐标,另一方面使用RANSAC算法拟合路面点云平面方程,计算梁板中心到路面平面的垂直距离实现护栏高度评价;（4）提出立柱延申区域概念,进一步在梁板分割点云上截取立柱延申点云片段,计算各点云片段间距实现立柱间隔评价。最后,在自定义数据集上检验护栏评价方法的有效性。对于护栏检测阶段,本文引入的YOLO v4-Tiny的AP75值达到99.21%,检测速度达196FPS,本文提出的改进Deeplab V3+模型的mIOU达95.34%,检测速度达34FPS,基本实现了实时高精度的波形梁护栏图像语义分割;对于护栏评价任务,本文所提方法的评价结果和护栏图像呈现的使用状态相符,基本实现了波形梁护栏使用状态的量化评价。
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