1.1 研究目的及意义

改革开放近30年以来，我国公路交通一直处于迅猛发展的态势。截至2015年底，全国公路总里程达到457万公里，高速公路达12.35万公里。公路行业是国民经济发展的基础产业和先导产业，一直以来承担着我国大部分的货物运输和旅客运输。然而由于行驶车辆对路面的磨损、雨水的侵蚀、以及地质等原因使公路受到不同程度的破损，其中车辙是沥青路面的主要病害之一，路面车辙深度直接反映了车辆行驶的舒适度及路面的安全性和使用期限。同时沥青路面裂纹也是路面各类破损中最容易发生、最常见且最早产生的病害之一，影响道路的美观性和行车舒适性。因此，如果对庞大的沥青公路资源进行快速、客观、准确的检测，将对我国沥青公路工程施工质量评价及养护管理具有重要意义。

车辙是路面在使用过程中由于来往车辆轮胎反复行驶碾压产生流动变形、磨损、沉陷后，在道路行车轨迹上产生的纵向带状辙槽，深度在1.5cm以上，按实有长度乘以变形部分的平均宽度来计量，是路面永久性不能自复原的弯曲变形。沥青路面车辙的存在，不仅破坏道路结构，减少使用年限，增加养护费用，更加严重的是能够对行车带来安全隐患，危害人的生命。沥青路面裂纹伴随着道路的整个使用周期，并随着路龄的增加而更加严重，若未及时发现并修补，可能造成轻微裂纹的扩展，进而造成路面的结构性损坏，导致路面使用寿命大大缩减。在这种情况下，如果路面车辙图像和裂纹图像能够尽早检测提取出来并及时处理，那么整个路面的维护费用将会大大减少，同时也增加了行车的舒适性和安全性。

曲线拟合技术是用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。在实际的道路智能检测车上，线激光车辙仪利用CCD成像及模式识别方法，通过几何光学理论进行高程测量，将路面车辙深度的测量转化为基于图像测量，但由于路面情况复杂，所得到的路面激光线车辙图像大多数情况下都是不完整的一条线，因此我们采用曲线拟合技术，通过阈值分割来寻找每列象素灰度曲线上的波形峰值点，最终还原与实际路面情况最接近的线激光车辙图像。

1.2 国内外研究现状

上世纪60年代末，加拿大人使用摄影车将路面图像采集回来，认为地对冲印出来的路面破损图像进行破损判断，虽然仍是以人工的方式检测与识别，但这个系统初次实现了由室外检测转入室内处理，从而形成了路面智能检测与识别系统的雏形。

自20世纪80年代以来，具有或接近实时处理能力的五大智能图像处理系统成果包括：日本小松系统，美国PCES系统，瑞典PAVUE系统，瑞士CREHOS和伊利诺伊州自动化道路自动化检测系统。日本的小松集团研制的KOMATSU系统监测车包括承载车和数据采集处理系统。该系统包括照明系统、数据采集系统、影像记录系统，但由于成本过高而使其在市场上难以推广。“PCES”系统第一次将CCD线扫描摄像机引入到自己的信息采集系统。PAVUE系统有图像采集系统和离线图像数据分析系统两给子系统，同样也是因为价格过高而使其难以推广。路面裂纹全息识别系统CREHOS，试图解决现有系统在区域分辨率和实时处理技术上的困难，但由于成本高、图像采集处理时需人工介入，该系统保留在了实验室。目前，国外发达国家已经采用比较先进的综合检测系统，如采用激光路面检测仪用于路面平整度、车辙的检测，采用光电数字方法如多功能路面检测系统检测路面的破损情况。

在过去我国公路建设早期，公路里程少、路面等级低，传统的人工检测技术可以基本满足路面使用状况的评价。但目前随着沥青公路里程不断增加，路面检测养护的工作量越来越大，手工检测方法已不能满足当前的需要。2001年南京路达基础工程新技术研究所与南京理工大学合作共同研制了N-1型道路状况智能检测系统，该系统集人工智能、数字图像处理、模式识别、激光高速精密测距、GPS、数据库及网络技术等一体的智能检测系统。武汉理工大学智能交通系统研究中心开发出来了路面检测车，主要针对路面断面、路况、附属设施状况进行数据采集和处理。近些年，智能公路检测设备在中国越来越多，这与我们的公路建设事业的发展是相对应的。

2. 研究的基本内容与方案

本文基于车辙凹性特征测度模型，采用图像处理方法及曲线拟合技术，对路面裂纹图像进行图像增强、图像分割、图像裂纹检测等技术，最终成功检测和提取车辙图像。