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自動化檢測技術是公路科學養護發展的趨勢
2014-12-01 
    我國公路建設在改革開放以后,發展速度很快。從中國第一條高速公路滬嘉高速公路到2014年各省在建的高速公路,累計通車總里程長度10.4萬公里,短短20年高速公路總里程長度僅次居美國,成為世界第二。公路、特別是高速公路的迅速發展為我們國民經濟和人民生活帶了巨大的變化和快捷方便。從國家總體公路網建設布局上來看,國家公路建設已經完成的大部分工程,剩下的公路路網建設主要集中在邊遠省份和西部地區。大規模的公路建設期逐步轉向公路養護期轉變。截止2013年全國維養公路總長度達425萬公里。公路養護越來越成為公路管理部門和公路養護單位的重點工作。公路養護之前的道路調查和道路檢測就愈加顯現十分重要。道路路面信息成為公路信息化建設的基礎數據和科學養護管理的客觀依據。

   在公路檢測中路面檢測是數據量大、檢測類別多、檢測任務繁重,數據的科學性、準確性、及時性對公路的養護計劃和養護決策影響大。從公路檢測技術發展規律看,公路檢測檢測技術要經過三個發展階段。

   (一)人工檢測階段:人工檢測方法是劃分路段,分配人員在道路一側行走,目測勘察并記錄路面病害檢測方法。這種方法檢測人員的勞動強度大、速度慢、危險性高、數據不科學、不準確。

   (二)快速檢測階段:車載式道路快速檢測。最近十年來我國生產的道路快速檢測車,取代了人力的現場作業的勞苦和危險。在車轍、平整度、構造深度、彎沉、抗滑系數等方面實現數據的自動采集和自動檢測識別技術。在路面破損病害方面實現了自動采集、人工輔助識別破損病害圖像技術。完成了從人工檢測到設備的快速檢測轉變。道路快速檢測車采用人工逐張拖框,輔助計算機識別。操作人員掌握的標準不統一、尺度不一致、責任心要求高、視覺疲勞程度高,識別時間周期長。目前道路檢測集中在10-11月內,動則數萬公里路面信息采集,車轍平整度數據可以比較快的完成數據報告,但在破損病害數據識別形成數據報告需要3-6個月。最后只能靠人海戰術完成任務。道路快速檢測車也不能很好的滿足道路養護及時、快速、準確的作業要求。人工輔助識別出的數據不能做動態對比和分析。在大數據時代這些數據不能充分挖掘就會成為數據垃圾和數據廢氣。

   (三)自動化檢測階段:車載式道路自動化檢測。隨著公路養護的深入發展和養護決策的科學化,計算機自動化檢測識別技術是道路檢測發展的趨勢。公路技術狀況評定標準2014年征求意見稿中也明確指出,“在實施大規模公路網路面技術狀況檢測中,應使用自動化檢測技術。”路面破損自動化識別屬于計算機大數據處理技術。從國內外的發展技術來看,計算機自動識別自動、快速、準確的破損病害的位置、類型、嚴重程度、影響面積是考量道路檢測車的整體設備質量和軟件處理的科技水平。在交通領域公路路面檢測領域是行業領域的技術瓶頸。即便是美國、加拿大等幾家國際知名的道路檢測車生產廠家也沒有完全突破這項技術瓶頸。其技術的難度主要有以下幾點:

   1、海量數據:自動化識別路面病害信息屬于海量信息。每幅圖像2.6-3.75米寬,縱向2米。假設道路檢測車以80公里時速連續采集,每秒采集在11張,每公里500張,每小時采集40000張,1000公里50萬張,10000公里500萬張圖像。每幅圖像大約8MB,100公里單單向單道圖像數據可以達到400G,原始圖像壓縮(JPG格式)會引起圖像的失真、圖像不壓縮(BMP格式)數據量又非常大。如果需要保存識別結果的圖像,那么數據量翻倍。如果以BMP格式存儲原始圖像和識別結果圖像,1T 的硬盤最多能存100多公里圖像數據。目前各省僅就高速公路里程程度少則3000-4000公里,內的省份發展快的有望突破5000公里,發達省份甚至達到6000公里。如果加上國道、省道等公路里程長度多大幾萬、十幾萬公里。僅就重載車道上下行檢測,省內的高速公路、及公路路面病害信息就是一個天文數據量。所以,路面病害海量圖像數據自動化識別是道路自動化檢測技術的瓶頸。

   2、計算機算法技術:道路病害識別技術屬于計算機模式識別和圖像處理技術,其中算法技術是關鍵。如上所述,這樣大的海量圖像數據,如果算法技術不是世界領先的,那么自動化識別的速度就會很慢。國內外在識別一張3.7mX2m的路面圖像信息所用的時間在10秒上下甚至更長時間,在實際應用過程中圖像識別速度不佳。所以,計算機自動識別用多快的時間識別一副圖像(8MB)的路面病害信息是計算機算法技術的關鍵。

   3、補光技術:計算機自動識別前提,需要一個穩定的、均衡的光源下的采集圖像。在白天道路采集過程中陽光下道路路況有很多的路噪影響采集圖像的質量,造成假性裂縫,造成誤檢識別。早晚光線變化產生光噪,也會造成采集圖像灰度值不均勻的情況,影響采集圖像的質量,也會造成計算機誤檢識別。這項技術比快速檢測技術下為人眼識別提供的補光技術對光源的要求更高。例如采用橫向寬度為全車道寬度進行道路病害圖像采集,2M的車身寬度,補光燈寬度不能超過車身寬度很多。要照3.75M-4M的寬度,光源的均勻性、光源的亮度就是補光燈技術的瓶頸。

   近年來,各省交通系統、高速管理系統相繼開展公路資產管理平臺和公路養護平臺的計算機信息化建設。計算機養護平臺信息化建設,涉及公路基礎數據、路面檢測數據和公路交通量數據的采集。其中路面檢測數據形成的海量數據的科學性、計量性、完整性對公路資產管理平臺和養護決策科學化有十分重要的意義。

   數據采集的科學性是建立在標準上。目前,行業標準JTG H20-2007中有些病害的標準還缺少定量劃分。例如橫向、縱向裂縫中在劃分輕重程度是規定裂縫寬度在3MM以內和大于3MM。并沒有明確在一定長度下的裂縫中是最大裂縫寬度還是最小或者是平均寬度。在龜裂、塊裂裂縫中對輕重程度的規定有大部分裂縫塊度的描述,并沒有明確大部分是多大百分比,是50%還是70%可以成為大部分。這種沒有定量標準在自動化識別時就會遇到科學計量的問題。自動化檢測技術要依據于公路技術狀況評定的定量標準。公路技術狀況評定標準征求意見稿中也指出,公路技術狀況評定標準(JTG H20-2007)已表現出一定的不適應性,自動化檢測技術與現有的指標體系的不完全匹配等等。

   數據識別的計量性是建立在尺度上。目前,快速檢測技術人工逐張拖框、輔助計算機識別的技術,由于需要人工對病害進行判斷,很容易造成檢測人員標準尺度掌握的不一致,電腦顯示屏幕是實際圖像的2-3%大小,在壓縮文件(JPG格式)下,在電腦顯示屏前靠人眼看到1mm細小裂縫十分困難。識別連續識別作業,會造成人眼的疲勞,造成識別煩躁。進而產生看的不準確,漏檢、誤判識別。同一人員重復檢測、不同人員同一圖像檢測所得到的數據仍會有差異。自動化檢測技術從根本上避免了這些問題,計算機可以在統一標準和計量尺度下進行自動識別。

   數據的完整性是建立在橫向檢測寬度的基礎上。行業標準JTG H20-2007中規定橫向檢測寬度不得少于道路寬度的70%。快速檢測技術就可以在這個寬度最低下限進行圖像采集和識別。這與橫向檢測寬度在全車道寬度3.75M,數據量少了近三分之一。在實施以路面大中修養護的項目級檢測時,路面病害信息對養護規劃的完整性就有很大的影響。

    北京恒達錦程圖像技術有限公司經過幾年的技術攻關,完成了道路智能檢測車的研制、生產和銷售。先后申請了全自動路面裂縫信息采集和分析軟件發明專利和路面檢測補光燈發明專利等23項高科技技術。2012年在交通部國家道路及橋梁質量監督檢驗中心實際路段測試。2014年在客戶使用過程中,進行了人工現場勘查檢測與計算機自動采集自動識別的數據進行對比測試,路面破損狀況評價指標PCI都在90%以上。我公司獨立研發的“智能識別系統”是國內外首個可以真正實現無人工干預的自動化路面圖像處理軟件。該軟件可以對路面病害進行自動分類并保存數據結果,識別準確率大于90%,并且在識別過程中,用戶可以實時看到病害結果圖和病害分布統計圖,是一款真正意義圖像處理和數據分析的高智能軟件。恒達錦程道路智能檢測車在上萬公里的設備運行試驗中以及數千公里的道路檢測和識別處理過程中,軟件運行的質量和設備運行的質量都達到了良好的狀態,實現自動化檢測技術的突破。

   總之,隨著我國公路資產管理平臺的建立和道路養護科學化管理平臺的建立,公路科學養護工作越來越引起管理部門和行政領導人更多的重視。過去重建設輕養護、養護資金給付不足的局面也在轉變。相應的,隨著快速檢測技術向自動化檢測技術轉變,自動化檢測技術應用也會越來越廣泛。自動化檢測技術對于高速公路、國道省道長距離檢測有極大的優勢。同時也可以為項目級檢測提供很具體位置的病害信息,提供路段病害特征、分布狀態的統計分析,為養護規劃提供客觀的數據依據。為進一步大數據再挖掘提供了數據庫和服務器支持。對連續、動態、歷史數據比較提供了統一的尺度。自動化檢測技術為公路養護管理和科學化決策提供科學的、統一的、標準的基礎數據,積極推進公路養護科學決策體系建設的發展,是公路科學養護的發展趨勢。

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