近年來，隨著全國范圍內(nèi)公路路網(wǎng)的建成，我國主要交通運輸通道的使用緊張情況得到了明顯改善，全國范圍內(nèi)的交通運輸能力得到了大幅度的提高。然而，大規(guī)模建設(shè)后必然帶來繁重的養(yǎng)護任務(wù)，公路養(yǎng)護已由傳統(tǒng)的“搶修時代”過渡到“全面養(yǎng)護時代”，公路養(yǎng)護市場的發(fā)展壯大和規(guī)范有序運轉(zhuǎn)，已成為未來行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的基礎(chǔ)之一。公路養(yǎng)護涉及檢測、評定、決策、設(shè)計、施工、后評價等環(huán)節(jié)，檢測與評定作為一切養(yǎng)護工作起步的基礎(chǔ)，其對準確、快速、安全的要求也愈來愈高。
一、公路檢測發(fā)展階段
公路技術(shù)狀況的檢測可以分為三個不同的發(fā)展階段：
第一階段為人工檢測階段。由于道路鋪設(shè)量少、車流量不大、技術(shù)發(fā)展的不成熟及道路保護意識不強，在道路養(yǎng)護階段初期主要為人工現(xiàn)場檢測判斷。此階段受人為判斷力影響，僅在道路出現(xiàn)了嚴重病害時，才會進行粗略的養(yǎng)護處理。
第二階段為半自動化檢測階段。此階段檢測人員開始采用一些相關(guān)的設(shè)備，如照相機、攝像頭、汽車等，將采集的圖片存于硬盤中，相關(guān)人員在計算機上進行相應(yīng)的處理判斷。
第三階段是全自動化檢測階段。隨著相關(guān)科學技術(shù)的進步，道路檢測全自動化逐漸成為主要的檢測手段。其中以車載檢測系統(tǒng)為主，智能道路綜合檢測車現(xiàn)已在各個國家特別是發(fā)達國家得到較廣泛應(yīng)用。
二、道路智能檢測技術(shù)現(xiàn)狀分析
上世紀90年代，美國的研究人員開發(fā)了基于線掃描數(shù)字相機的路面病害檢測系統(tǒng)PCES。該系統(tǒng)基于模擬量和數(shù)字量的轉(zhuǎn)換理論，將路面采集到的模擬量數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換成數(shù)字量處理。該系統(tǒng)相對之前的系統(tǒng)實現(xiàn)了圖像收集和圖像處理同步，但是其功能比較單一，無法分辨路面病害種類。
同時期由于CCD技術(shù)的快速發(fā)展，加拿大一家公司開發(fā)出了ARAN系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用多個角度的高分辨率相機來拍攝路面情況，CCD技術(shù)可以直接將光學信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，且圖像采集速度高，所以ARAN系統(tǒng)可以在車速以80 km/h的速度下完成。ARAN系統(tǒng)能夠自動將檢測到的路面病害進行分類，并鑒定病害的嚴重程度，提高了檢測效率。ARAN系統(tǒng)在檢測效率和準確率上有了很大的提升，但存在硬件成本太高、路面數(shù)據(jù)與識別病害不同步等問題。
21世紀以來，3D激光掃描技術(shù)興起并快速發(fā)展。研究人員將該技術(shù)應(yīng)用到路面病害檢測系統(tǒng)，例如美國的DHDV系統(tǒng)，該系統(tǒng)將線激光對路面進行掃描，用高速面陣相機記錄激光在路面上的投影，并通過傳感器來收集路面2D和3D數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)將采集到的信息用圖像處理模塊對路面病害進行識別檢測、分類。DHDV系統(tǒng)實現(xiàn)了真正的對路面病害進行自動化檢測，但是其對硬件要求及設(shè)備維護成本很高，還未得到大范圍推廣。
商京理工大學的N-1型路面檢測系統(tǒng)該系統(tǒng)是國內(nèi)最早出現(xiàn)的智能路面檢測系統(tǒng)，由車載樣本采集系統(tǒng)和線下檢測處理系統(tǒng)組成;交通運輸部公路科學研究院的CICS路面檢測系統(tǒng)，該車載系統(tǒng)時速最高為100 km/h，單次檢測路面寬度可達到3.6 m，裂縫最高檢測精度達到1 mm，自帶補光裝置;武大卓越科技有限公司的ZOYON道路檢測系統(tǒng)包括5個子系統(tǒng)，檢測車時速最高達到120 km/h，檢測寬度最大為3.7 m，裂縫最高檢測精度達到1 mm?
隨著公路養(yǎng)護里程的不斷提高，對管養(yǎng)技術(shù)人員和檢測設(shè)備的要求也愈來愈高，管養(yǎng)單位除了要完成日常的養(yǎng)護檢測工作，同時須對公路的高邊坡、長大橋梁、高路基等特殊構(gòu)造物進行日常巡查和健康監(jiān)測。無人機技術(shù)的應(yīng)用可快速緩解技術(shù)人員和設(shè)備不足的情況。
目前公路的高邊坡、橋梁墩臺等構(gòu)造物動輒幾十米，高則上百米，若靠人工進行日常檢查，既費時又費力，特別是很多高邊坡、高路基因地勢險峻，導(dǎo)致人和設(shè)備無法實施相關(guān)數(shù)據(jù)采集，對一些山體滑坡、垮塌等災(zāi)害的前期跡象無法提前獲知和預(yù)警，導(dǎo)致當前邊坡坍塌、路基下沉、山體滑坡的災(zāi)害頻發(fā)。而無人機在公路巡檢方向的應(yīng)用，可大大提高日常檢查和維護的效率，快速便捷地觀測和檢查構(gòu)造物，及時掌握道路結(jié)構(gòu)病害并及時養(yǎng)護。
現(xiàn)如今，攝像機、激光探測技術(shù)以及圖像處理技術(shù)已經(jīng)得到了快速的發(fā)展，但是采集到的圖像仍然會受到拍攝角度、光照、遮擋等許多外界因素的影響，仍需要人工輔助進行檢測和分類，對圖像信息進行識別準確分類依然是公路檢測系統(tǒng)研究的重點和難點。
從路面檢測系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀來看，目前相關(guān)設(shè)備以及系統(tǒng)能夠較好完成路面圖像信息采集并實現(xiàn)了商業(yè)的應(yīng)用，但一些自動化程度較高、檢測能力較強的系統(tǒng)往往對硬件要求很高，技術(shù)操作性強，專業(yè)的檢測車需要專業(yè)人員進行操作，局限性大，且維護費用昂貴，較難得到大范圍推廣。
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