基于無人機圖像分析的路面裂縫檢測探究

蘆海利，姚軍，劉善國，王國耀

中國人民解放軍95894部隊

隨著我國公路和機場建設的不斷發(fā)展，道路的管理、修護變得愈發(fā)重要。尤其是路面，因為行車負載、自然等各方面因素影響，極易產(chǎn)生各類破損現(xiàn)象，從而對路面承載能力、耐久性等產(chǎn)生負面影響。針對道路路面裂縫檢測，本文開展基于無人機圖像分析的檢測探究，通過無人機獲取的裂縫圖像展開檢測，以坎尼邊緣檢測法展開路面質(zhì)量檢測、評析，使裂縫檢測工作變得更加快捷、精準。

根據(jù)交通運輸部《2019年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公告》統(tǒng)計，截止2019年末， 我國公路建設已達5.0125X106km；另據(jù)中國民用航空局《2019年民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》中的數(shù)據(jù)，頒證的運輸機場238座、通用機場246座，伴隨龐雜交通運輸工程建設完成，與之而來的是道路管理、修護等問題。自最初人工發(fā)現(xiàn)問題到后來各種路面巡檢車的運用，道路修護管理漸漸從人工向半自動化方向發(fā)展。針對道路病害，特別是路面裂縫問題，目前大多還是人工發(fā)覺、檢測裂縫病害程度。道路病害的自動化檢測包含兩個環(huán)節(jié)，其一是表觀圖像的獲得，如今發(fā)展應用以路面巡檢車為主，而隨著無人機技術(shù)的快速發(fā)展，無人機也漸漸被運用到道路管理修護工作中，這是未來發(fā)展的必然趨勢；其二是病害圖像的智能化檢測，這主要依賴圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展。傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)、基于機器學習的全新圖像處理技術(shù)都可以高效地運用到道路病害檢測項目。

路面裂縫檢測的重要性

每一條道路都具有一定的養(yǎng)護年限，路面在應用一段時間之后，會受各方面因素影響出現(xiàn)裂縫、隆起、沉陷、交通標線被損壞等諸多病害。這些病害當中，最嚴重的是路面裂縫，它不僅是最常見、最易引發(fā)路面破損的因素，而且也是很多其他病害最初的表現(xiàn)方式。道路路面裂縫一方面會讓道路變得更容易被損壞，發(fā)展為更加嚴重的道路病害，削弱道路的使用舒適性，降低道路使用壽命。另一方面也會對行駛工具造成不利影響。所以，預防路面產(chǎn)生嚴重性病害，在路面發(fā)生輕微裂縫時第一時間發(fā)現(xiàn)并予以處理解決，是一項非常重要的工作。

裂縫檢測顧名思義是指采用各類技術(shù)或者工具對道路路面裂縫進行檢測的過程。路面裂縫檢測方法分為兩類，依次是破壞性測試、非破壞性測試，其中非破壞性測試又可以分為紅外熱成像測試、超聲波測試、圖像測試、激光測試等。路面裂縫檢測的可靠性逐漸成為衡量道路檢測體系是否優(yōu)良的指標。

路面裂縫相關(guān)檢測技術(shù)發(fā)展

我國現(xiàn)在道路路面裂縫檢測使用的方法主要是人工檢測法，傳統(tǒng)的人工檢測缺點在于，費時耗力、不夠精準、會對交通產(chǎn)生危害性影響，安全性無法保障，且成本也越來越高。路面裂縫自動檢測體系的分析研究還有待發(fā)展，唯有少數(shù)高等院校、科研機構(gòu)在跟進研究。

我國N-1路面智能檢測車，包括車載樣品采集、線下檢測處理兩大系統(tǒng)；CICS路面檢測系統(tǒng)最高行駛速度達到100km/h，單次檢測路面寬度為3.6m，裂縫最高檢測精確度為1mm；ZOYON監(jiān)測系統(tǒng)最高行駛速度達到120km/h，檢測寬度最高為3.7m，自帶GPS定位系統(tǒng)，裂縫最高檢測精確度為1mm。

國外方面，比較有代表性的路面檢測系統(tǒng)有美國全自動公路路況實時檢測系統(tǒng)，這一系統(tǒng)包含有多個子系統(tǒng)，其中攝像設備置于車的前后方，單次可拍攝路面寬度高達4.1m，對路面裂縫的檢測精確度最高為1mm；澳大利亞公路交通局自動化路面破損檢測系統(tǒng)使用改裝車輛，把攝像機、補光體系安裝在檢測車底座，最高行駛速度為100km/h，攝像機拍攝速度為27000f/s，路面裂縫檢測精確度最高為1mm。

基于無人機圖像分析的路面裂縫檢測方案

隨著信息技術(shù)發(fā)展，無人機具有自由搭載多種任務載荷、操控靈活、維修方便、使用成本低等特點，開始在生產(chǎn)、生活中廣泛運用。因此，利用無人機進行路面裂縫檢測的優(yōu)勢極為明顯。

圖1 無人機檢測路面裂縫的優(yōu)勢極為明顯。

無人機檢測路面裂縫解決方案

無人機檢測路面裂縫方法，即按照道路規(guī)定航線，搭載高倍變焦攝像頭獲取裂縫圖像，從而了解和掌握道路病害的相關(guān)信息。圖像獲得后，展開圖像數(shù)據(jù)處理工作檢測裂縫的存在。裂縫檢測過程的主要步驟是，首先對圖像進行預處理，包含灰度化、灰度變換、濾波去噪等。其次是對圖像的分割，即把裂縫圖像信息從復雜的原始圖像中割離出來，該步驟有兩種方法，依次是閾值分割、邊緣檢測。在圖像分割時一定會產(chǎn)生裂縫斷裂的狀況，針對這一情況，裂縫連接工作應基于裂縫線段最相近的端點展開，最后按照裂縫線性特征清除干擾元素，進行裂縫提取。無人機檢測路面裂縫的方法更為智能化，技術(shù)更先進，對路面信息的獲取更精準全面，效率快、質(zhì)量高，這些優(yōu)勢使其容易獲得廣泛應用。

圖像檢測算法流程

首先，圖像預處理過程包括三個步驟，分別是灰度化、灰度拉伸、圖像濾波。

（1）灰度化

由于在裂縫檢測期間，顏色信息并未應用到，所以先要對RGB圖像予以灰度化處理，其公式為

v=0.299R+0.587G+0.114B，其中，v是轉(zhuǎn)化之后的灰度值，R是原圖像紅色通道值，G是原圖像綠色通道值，B是原圖像藍色通道值。

（2）灰度拉伸

為了讓目標裂縫更為凸顯和明確，必須對圖像展開增強操作。灰度變換可以令篩選的小

灰度區(qū)間拓展成大灰度區(qū)間，從而令裂縫更為突出和明顯。

（3）圖像濾波

本文選用一種非線性的濾波方法即雙邊濾波方法，是對比圖像空間的相近度以及像素值類似度的折衷處理方法。與此同時，還要關(guān)注空域信息、灰度相似性等，以達到保邊去噪的效果。

圖2 我國CICS路面檢測車。

圖3 澳大利亞自動化路面破損檢測系統(tǒng)。

圖4 無人機正在檢測路面裂縫。

圖5 基于人工智能技術(shù)的無人機用于路面裂縫檢測。

第二個流程是邊緣檢測。一次良好的邊緣檢測需具備三條規(guī)則：優(yōu)質(zhì)的信噪比、優(yōu)質(zhì)的定位性、對單一邊緣具有唯一響應性。而坎尼 (Canny)算法集合了上述所有規(guī)則，它先借助高斯濾波器平滑圖像獲得不錯的信噪比，再運用窗口計算灰度梯度的幅值、方向。為精準確立定位邊緣，要將梯度幅值圖予以細化，只留存幅值的局部極大值，也就是非極大值遏制。然后運用雙閾值方法自候選邊緣點處展開檢測，并對邊緣予以鏈接。倘若點的梯度幅值超過大閾值，則表示其是邊緣；如果比小閾值還低，則表示非邊緣。梯度幅值居于兩大閾值間的像素點，可視為邊緣點，按照邊緣的連通化程度加以判定。

第三個流程是裂縫檢測。邊緣檢測會對裂縫的連續(xù)性造成一定的毀損和破壞，所以要把裂開的裂縫予以鏈接。可以先借助找尋凸包的方式，找到每條選段的端點，獲得端點集合，然后對各個線段進行計算，找尋相距最短的兩個點，小于閾值，則對兩線段進行鏈接。

最后一個流程是線性檢測。因為裂縫具有非常顯著的線性特征，如周長面積比值，最小外接矩形長寬比等，借助于鏈碼追蹤形式，可以獲得各個連通域的周長以及面積。可將面積小于等于周長平方除以30的線段予以保留，把面積小于20的區(qū)域進行刪除。在找尋最小外接矩時，則把外接矩長寬比大于3的區(qū)域予以保留，最終留下來的便是裂縫。

本文以坎尼邊緣檢測法為主展開分析，這種方法對于比較簡單的裂縫圖像有不錯的檢測效果，而對于一些復雜背景的裂縫圖像，則需要采取其他高科技的方法來展開探索和分析。

裂縫損壞是一種道路路面最為常見、最初期的病害現(xiàn)象，開展較好的檢測、及時維護，防止其發(fā)展成比較嚴重的病害，降低各種資源成本，具有非常關(guān)鍵的現(xiàn)實意義。在人工智能、無人機技術(shù)高速發(fā)展的時代背景下，檢測手段、分析方式等越來越豐富完善。路面檢測會向智能化、科技化方向發(fā)展，未來還需進行深層次探索和研究，以促進我國道路建設健康發(fā)展。