【摘要】：路面變形嚴(yán)重影響道路安全,一直是公路養(yǎng)護(hù)中重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。目前的路面變形檢測(cè)系統(tǒng)存在造價(jià)高昂、便攜性不好、系統(tǒng)孤立等問(wèn)題。立體視覺(jué)憑借其完善的理論,在三維建模和虛擬現(xiàn)實(shí)中廣泛應(yīng)用,并在路面變形檢測(cè)中廣受歡迎,得到研究人員的認(rèn)可,但依然在特征點(diǎn)匹配、點(diǎn)云幾何測(cè)量、三維評(píng)價(jià)指標(biāo)方面存在問(wèn)題。針對(duì)以上所提的路面變形檢測(cè)中存在問(wèn)題,本文結(jié)合立體視覺(jué)方法對(duì)瀝青路面變形檢測(cè)進(jìn)行研究,基于Android智能手機(jī)和云服務(wù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)了云端瀝青路面變形檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了瀝青路面變形檢測(cè)的便攜化、互聯(lián)化,同時(shí)降低了系統(tǒng)的成本,并在開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了瀝青路面變形評(píng)價(jià)指標(biāo)的立體視覺(jué)測(cè)量。本文所做的工作有以下:(1)介紹了立體視覺(jué)測(cè)量中的原理,從物體的投影成像、相機(jī)的幾何計(jì)算、兩視圖之間的幾何3個(gè)方面對(duì)原理進(jìn)行介紹,闡明了小孔成像、相機(jī)與透鏡、投影變換、基本矩陣和本質(zhì)矩陣基礎(chǔ)知識(shí),為后續(xù)的立體視覺(jué)提供了理論支持。(2)對(duì)立體視覺(jué)的算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹,不僅介紹了SFM算法的主要步驟:特征點(diǎn)檢測(cè)、特征點(diǎn)匹配、相機(jī)姿態(tài)估計(jì)、場(chǎng)景結(jié)構(gòu)估計(jì)和光束平差中涉及的算法,而且對(duì)PMVS算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,包括基礎(chǔ)模型、初始特征點(diǎn)生成、斑塊擴(kuò)散和點(diǎn)云過(guò)濾內(nèi)容,且在開(kāi)源軟件庫(kù)OpenCV、SSBA與開(kāi)源軟件PMVS軟件的基礎(chǔ)上,編程實(shí)現(xiàn)了立體視覺(jué)三維重建。(3)對(duì)路面的變形評(píng)價(jià)指標(biāo)與檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,分析車(chē)轍、沉陷、坑槽和擁包4種常見(jiàn)路面變形的形成原因,總結(jié)了目前的相應(yīng)變形評(píng)價(jià)指標(biāo),并結(jié)合路面變形檢測(cè)流程和公路技術(shù)狀況評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),提出了適合于路面點(diǎn)云的立體視覺(jué)路面變形評(píng)價(jià)方法。(4)分析了當(dāng)前環(huán)境對(duì)于瀝青路面變形檢測(cè)的需求,以便攜性、機(jī)動(dòng)性和操作效率為總體需求,設(shè)計(jì)了路面變形檢測(cè)系統(tǒng),利用LAMP服務(wù)器架構(gòu)、HTTP傳輸、Open GL ES圖像庫(kù)、Glide圖像加載庫(kù)、Camera2 API和多模式定位關(guān)鍵技術(shù),基于云服務(wù)和Android智能手機(jī)平臺(tái),開(kāi)發(fā)了云端瀝青路面變形檢測(cè)系統(tǒng),初步實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、上傳、處理和結(jié)果預(yù)覽功能,進(jìn)一步推動(dòng)了路面變形檢測(cè)的輕便、互聯(lián)化發(fā)展。(5)依據(jù)所提的變形評(píng)價(jià)方法和立體視覺(jué)三維重建、點(diǎn)云處理方法,在徐州市區(qū)解放路、北京路路段進(jìn)行瀝青路面變形檢測(cè)實(shí)驗(yàn),對(duì)4種常見(jiàn)路面變形進(jìn)行立體視覺(jué)測(cè)量,與人工測(cè)量相比,結(jié)果驗(yàn)證了所提檢測(cè)方法的有效性,并具備一定的精度,可以達(dá)到厘米級(jí)別。
【圖文】：

(c)波浪（搓板） (d)擁包圖 1-1 變形類(lèi)病害[83]Figure 1-1 Deformation classifications of pavement damages1.2 研究現(xiàn)狀（Research Status）1.2.1 立體視覺(jué)測(cè)量研究現(xiàn)狀立體視覺(jué)測(cè)量根據(jù)視覺(jué)圖像傳感器的個(gè)數(shù)不同，可以將其劃分為單目視覺(jué)、雙目視覺(jué)及多目視覺(jué)，傳感器通過(guò)多個(gè)視角拍攝從而形成立體視覺(jué)。雖然隨著傳感器的增多，獲取到的數(shù)據(jù)更加冗余、豐富，但是并不意味著更多的數(shù)據(jù)就能獲得更加準(zhǔn)確、高效的測(cè)量結(jié)果，相反會(huì)使計(jì)算更加復(fù)雜，可能得到更加糟糕的結(jié)果，因而目前大部分的研究集中于單目視覺(jué)測(cè)量及雙目視覺(jué)測(cè)量中。（1）單目視覺(jué)測(cè)量單目視覺(jué)測(cè)量主要通過(guò)多視角增加其空間幾何信息，接著使用算法將多視角的信息融合計(jì)算，然后虛擬雙目甚至多目，一方面大大減少的傳感器的成本，，令一方面卻增加了計(jì)算的成本。單目視覺(jué)測(cè)量是利用單個(gè)攝像機(jī)，通過(guò)拍攝運(yùn)動(dòng)視

立體視覺(jué)測(cè)量原理 Principle of Stereo Vision Measurement立體視覺(jué)測(cè)量原理中涉及到的是簡(jiǎn)單的幾何原理，包括投影成像、相機(jī)幾視幾何 3 個(gè)方面的內(nèi)容，其中小孔成像、坐標(biāo)系、投影變換等知識(shí)點(diǎn)是我知的，本章將對(duì)這些基本的立體視覺(jué)測(cè)量方面的原理進(jìn)行詳細(xì)介紹，為后題研究奠定基礎(chǔ)。1 投影成像（Projection Imaging）1.1 小孔成像相機(jī)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最基本的圖像獲取工具，我們可以使用相機(jī)來(lái)記錄景象，并輸入圖像，然后應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。為此，我們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)中不的一個(gè)問(wèn)題是如何模擬相機(jī)成像。小孔成像是最基本的計(jì)算視覺(jué)成像模型示意圖如下所示：
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;U418.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2672007