路面結冰檢測技術發展研究

摘要：開展路面結冰檢測是預防和減少交通事故的重要手段。首先，主要從氣候條件、環境、道路基礎設施3個方面對路面結冰的影響因素進行了介紹；其次，分析了路面結冰的常見檢測技術，包括基于（的？？？）氣象數據的預測方法、基于路面狀況的檢測方法、基于遙感技術應用、基于人工智能與大數據技術融合應用，并從技術原理、常見應用等方面進行檢測技術的探討，每項技術都有其優勢和缺點，多技術結合可有效提升結冰檢測的提高精度和可靠性。

關鍵詞：路面結冰檢測技術路面狀況氣象數據遙感技術人工智能大數據技術

中圖分類號：U492.81

ResearchontheDevelopmentofDetectionTechnologiesforIcyRoads

ZHOUYujia

CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，HunanCommunicationPolytechnic，Changsha，HunanProvince，410132China

Abstract：Conductingicyroaddetectionisanimportantmeansofpreventingandreducingtrafficaccidents.First，thispapermainlyintroducestheinfluencingfactorsoficyroadsfromthreeaspects：climateconditions，theenvironmentandroadinfrastructure.Then，itanalyzescommondetectiontechnologiesforicyroads，includingthepredictionmethodsofmeteorologicaldata，thedetectionmethods&n01cb6b012f4cb3b45a361be11909b300bsp;ofroadconditions，theapplicationofremotesensingtechnologyandtheintegrationapplicationofartificialintelligenceandbigdatatechnologies，anddiscussesdetectiontechnologiesfromaspectssuchastechnicalprinciplesandcommonapplications.Eachtechnologyhasitsadvantagesanddisadvantages，andthecombinationofmultipletechnologiescaneffectivelyimprovetheaccuracyandreliabilityoficyroaddetection.

KeyWords：Icyroad;Detectiontechnology;Roadcondition;Meteorologicaldata;Remotesensingtechnology;Artificialintelligence;Bigdatatechnology

路面結冰是冬季道路交通事故的主要誘因之一，嚴重影響交通安全和行人出行。據統計，我國每年因路面結冰導致的交通事故數量高達數千起，造成的經濟損失和人員傷亡不容忽視[1]。此外，路面結冰還給道路運輸、城市交通和基礎設施帶來諸多不便。因此，研究路面結冰檢測技術對于預防和減少交通事故、提高道路通行能力具有重要意義。

1路面結冰檢測技術理論基礎

冰的形成與融化是自然界中常見的物態變化現象，涉及水分子在不同溫度和壓力條件下的有序排列。路面結冰的影響因素可以分為氣候條件、環境因素和道路基礎設施等方面。以下將詳細探討這些影響因素。

1.1氣候條件

（1）氣溫。氣溫是影響路面結冰最重要的因素之一。當氣溫降至零攝氏度以下時，水蒸氣容易凝結成冰，從而導致路面結冰。低溫條件下，路面結冰的可能性更大。（2）降水。降水形式（雨、雪、雨夾雪等）和降水量也是影響路面結冰的重要因素。降水過程中，水分容易在路面上形成薄冰層，加重路面結冰程度。（3）風速。風速會影響路面結冰過程中的熱量傳遞。風速較大時，路面熱量損失加快，結冰速度可能提高。（4）相對濕度：相對濕度越高，空氣中水蒸氣含量越大，有利于路面結冰。

1.2環境因素

（1）地形地貌。地形地貌對路面結冰有一定影響。例如，山地、高原地區由于海拔較高，氣溫較低，路面結冰現象更為嚴重。（2）交通負荷。車輛行駛過程中，輪胎與路面的摩擦產生的熱量有助于融化路面結冰。然而，當交通負荷過大時，路面磨損加劇，結冰程度可能加重。（3）綠化覆蓋。綠化覆蓋對路面結冰有一定緩解作用。植被可以降低地表溫度，減少熱量流失，從而降低路面結冰的可能性。

1.3道路基礎設施

（1）路面材料。不同類型的路面材料對結冰程度有不同的影響。例如：瀝青混凝土路面比水泥混凝土路面更容易結冰。（2）道路設計。道路設計因素（如坡度、曲線半徑等）會影響路面結冰。坡度較大的路段，結冰后容易形成冰溜子，影響行車安全。（3）交通設施。道路上的交通設施（如路燈、路標等）可能會影響路面結冰。例如：路燈的熱量輻射有助于融化路面結冰。

綜上所述，路面結冰的影響因素復雜多樣。在實際應用中，針對這些影響因素采取有效的預防和應對措施，有助于減輕路面結冰對交通安全的影響。

2常見路面結冰檢測技術分析

在進行冰層檢測時，技術的選擇很重要。以下是對幾種常見技術的分析。

2.1基于氣象數據的預測方法

氣象數據就是跟天氣有關的數據。它包括了很多種類，比如溫度、濕度、風速、風向等。需要用到一些數學工具，比如統計學和機器學習來對這些數據進行分析。具體來說，機器學習可以幫從過去的數據中找出模式，預測未來可能發生的情況。例如：如果過去每次溫度低于冰點、濕度較大的時候，路面都會結冰，這樣機器就學到了這個模式，以后再遇到類似的情況，就會預測路面可能會結冰。

不過，現實情況可能會復雜很多，因為影響路面是否會結冰的因素還有很多，如路面材料、路面是否有陽光直射等，所以模型可能需要更多的數據和更復雜的算法來提高預測精度。

總體來說，基于氣象數據預測路面結冰的方法，就是收集氣象數據，利用數學工具進行分析，找出哪些天氣條件會導致路面結冰，然后根據這些條件預測未來路面是否會結冰。

2.2基于路面狀況的檢測方法

基于路面狀況的檢測方法就是采用傳感器、攝像頭等設備，監測路面溫度、濕度、雪厚度等指標，以判斷路面結冰狀況。這類檢測方法通常采用物理特性檢測技術來實現，以下簡要介紹3種常見的物理特性檢測方法。

2.2.1電阻式傳感器

電阻式傳感器是一種常用的物理特性檢測設備，它通過測量路面的電阻值來判斷路面YFw3GDiWhA0pLv+XVN3Dcg==是否結冰[2]。當路面結冰時，其電阻值會發生變化，因此可以通過檢測電阻值的變化來判斷路面是否結冰。

2.2.2熱紅外成像技術

熱紅外成像技術通過檢測路面表面的溫度分布來實現路面結冰檢測[3]。當路面結冰時，其表面溫度會低于周圍環境溫度，因此可以通過熱紅外成像技術捕捉到這一溫度差異，從而判斷路面是否結冰。

2.2.3超聲波技術

超聲波檢測方法利用超聲波在空氣中的傳播速度和反射特性來檢測路面結冰。當路面結冰時，超聲波在路面和冰層之間的傳播速度會發生改變，通過分析這種變化，可以判斷路面是否結冰。超聲波檢測方法具有非接觸性和實時性等特點。

2.3基于遙感技術應用

遙感技術是一種使用無人飛行器（如衛星、無人機）收集遠離地面的信息的技術[4]。這些無人飛行器可以搭載各種傳感器（如紅外攝像頭、雷達等）來獲取信息。當使用遙感技術來檢測路面結冰時，方法也是類似的。首先，可以通過無人飛行器搭載紅外攝像頭來獲取路面的溫度信息。如果某個區域的溫度明顯低于周圍環境，那么這個區域很可能就是結冰的。

除此之外，還可以使用雷達等傳感器來獲取更多的路面信息。一些構造復雜的遙感設備，可以通過發射和接收信號，測量路面的反射率。因為冰的反射率和其他材質不同，也可以通過這種方法來檢測路面結冰。

通過將上述這些信息進行合成處理，就可以得到一個相對準確的路面冰層檢測結果。這種方法的優點是可以在大范圍內進行檢測，即使在惡劣天氣條件下也能正常工作。但它的缺點是需要高質量的設備和復雜的數據分析。

總的來說，基于遙感技術的路面結冰檢測方法是一種有效的工具，可以提供準確且及時的道路狀況信息進行路況設計和維護。

2.4基于人工智能與大數據技術融合

此類方法結合深度學習、計算機視覺等技術，提高路面結冰檢測的準確性和實時性。

視覺檢測技術是路面結冰檢測的重要手段之一，其核心是數字圖像處理方法。通過圖像處理和分析方法，可以識別路面結冰區域，為后續的決策和控制提供依據。下面將對視覺檢測技術中的數字圖像處理流程進行詳細介紹。

（1）圖像預處理。圖像預處理是數字圖像處理的第一步，其目的是提高圖像質量，消除噪聲和干擾，為后續處理提供清晰、穩定的圖像。常見的圖像預處理方法包括去噪、直方圖均衡化、圖像平滑等。

（2）圖像分割。圖像分割是數字圖像處理的關鍵步驟，其目的是將圖像中的目標（如路面結冰區域）與背景分離，為后續處理和分析提供基礎。常見的圖像分割方法包括閾值分割、基于機器學習的分割等。

（3）特征提取與識別。特征提取和識別是數字圖像處理的重要環節，其目的是從圖像中提取有用的特征信息，用于目標識別和分類。常見的特征提取和識別方法包括局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）、支持向量機（SupportVectorMachines，SVM）等[5-6]。

攝像頭和圖像處理技術在雨雪天氣下識別路面冰層方面的性能會受到一些挑戰[7]。可通過使用更先進的圖像處理技術，例如增強圖像對比度、降噪等，可以在一定程度上對抗雨雪帶來的干擾，提高路面結冰檢測的精度。同時，還可以考慮使用機器學習算法，通過對大量的路面結冰圖像進行學習，提高對雨雪天氣下路面結冰的識別能力。以上這些方法都能在一定程度上彌補攝像頭在雨雪天氣下的不足，提高冰層識別的準確性。然而，這些方法可能需要較大的計算資源，并且在實現中可能存在一定的技術難度。因此，在實際應用中，需要根據實際需求和條件，對不同的技術進行權衡選擇。

3結語

綜上，每項技術都有其優勢和缺點。有效的結冰檢測可能需要結合多項技術，以便盡可能提高精度和可靠性。有必要進一步研究和發展這些技術，以實現這個目標。

參考文獻

[1]王玉國.高速公路路面抗滑表層施工技術應用[J].工程建設與設計，2023（3）：195-197.

[2]陳慈沼，殷剛毅，黃慶安.一種利用多頻電容辨別路面干濕的傳感器系統[J].儀表技術與傳感器，2009（S1）：365-367.

[3]張佳鵬，曹桂芳，周曉旭.基于紅外技術的路面結冰預警系統研究進展[J].交通運輸部管理干部學院學報，2015，25（3）：42-45.

[4]史鵬飛.多源遙感數據協同下油田土壤石油污染檢測方法及空間分布研究[D].長春：吉林大學，2023.

[5]徐穩，杜澤宇.基于深度學習的路面結冰自動檢測系統設計[J].中國交通信息化，2023（12）：105-108.

[6]陳睿妍，盧璐，沈明威，等.基于線性SVM的變電站故障聲紋檢測算法[J].中國電子科學研究院學報，2023，18（11）：989-995.

[7]劉大為.基于車載攝像頭視角下路面破損檢測算法研究[D].大連：大連海事大學，2023.