在監(jiān)測道路狀況方面，無人機(jī)技術(shù)可以克服與傳統(tǒng)方法相關(guān)的許多缺點(diǎn)，這些缺點(diǎn)可能非常耗時(shí)，勞動(dòng)密集，有時(shí)甚至是主觀的。本文探討了自動(dòng)提取基于無人機(jī)的有關(guān)道路建設(shè)，庫存和道路環(huán)境的數(shù)據(jù)信息的機(jī)會(huì)。

道路是重要的城市特征之一。它們有效、快速、舒適、安全地將長距離連接在一起。因此，需要監(jiān)測它們的當(dāng)前狀況，以確保它們符合標(biāo)準(zhǔn)。然而，監(jiān)測道路狀況的傳統(tǒng)方法既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，有時(shí)是主觀的。監(jiān)測道路狀況的一種相對(duì)較新的方法是無人機(jī)（UAV或“無人機(jī)”）技術(shù)。無人機(jī)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)、森林、生態(tài)和結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測以及地質(zhì)、地形和考古制圖等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)展最快的技術(shù)之一。

當(dāng)無人機(jī)飛越研究區(qū)域并捕獲多個(gè)圖像時(shí)，將收集基于無人機(jī)的數(shù)據(jù)。無人機(jī)遙控器中提供了兩種不同類型的飛行計(jì)劃，即手動(dòng)和自動(dòng)駕駛儀飛行計(jì)劃。這兩個(gè)計(jì)劃都有自己的優(yōu)勢。自動(dòng)駕駛儀飛行計(jì)劃可以直接收集數(shù)據(jù)。飛行計(jì)劃在界面中遠(yuǎn)程設(shè)置，無人機(jī)自動(dòng)飛行并獲取數(shù)據(jù)。但是，飛行計(jì)劃需要根據(jù)無人機(jī)平臺(tái)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，即最大飛行時(shí)間，飛行速度，地面以上高度和水平距離。

獲取、處理和查看無人機(jī)數(shù)據(jù)

由于研究區(qū)域的惡劣地形或條件，例如陡峭的斜坡或架空電力線電纜和電線桿，結(jié)構(gòu)或樹木，自動(dòng)駕駛儀飛行計(jì)劃可能不適合。在這些情況下，出于安全原因，手動(dòng)飛行可能會(huì)更好。此外，可以使用無人機(jī)技術(shù)捕獲兩種不同類型的圖像 - 最低點(diǎn)和傾斜圖像（見圖1）。傾斜圖像可提高三維 （3D） 模型質(zhì)量，尤其是在垂直結(jié)構(gòu)上。無人機(jī)上的攝像頭是收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)的另一個(gè)重要組成部分，攝像頭規(guī)格直接影響所捕獲圖像的質(zhì)量。生成的二維（2D）圖像可用于監(jiān)控路況。但是，它們可能不支持準(zhǔn)確的測量，因?yàn)閱蝹€(gè)圖像不提供深度信息。

圖1：基于無人機(jī)的數(shù)據(jù)采集和路況檢查

3D模型也可以從2D圖像中生成。大多數(shù)無人機(jī)通常包含全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）和慣性測量單元（IMU）傳感器，它們?yōu)橄鄼C(jī)位置提供厘米級(jí)的精度。因此，可以使用運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)（SfM）技術(shù)生成3D模型。SfM 技術(shù)在每個(gè)圖像中查找可在連續(xù)圖像上匹配的領(lǐng)帶點(diǎn)。此外，相機(jī)位置和方向也使用攝影測量方程進(jìn)行估計(jì)。最后，可以重建感興趣對(duì)象的3D點(diǎn)云。有幾個(gè)用戶友好的商業(yè)軟件選項(xiàng)(Pix4D Mapper, Agisoft Metashape, 3Dsurvey, UASMaster, Photomodeler, etc.)和開源軟件(VisualSFM, MicMac, COLMAP, etc.)可以使用SfM技術(shù)將2D圖像轉(zhuǎn)換為3D點(diǎn)云。此外，可以使用此類軟件生成正射鑲嵌、數(shù)字表面模型 （DSM） 和數(shù)字地形模型 （DTM）?？梢允褂酶鞣N軟件（ Quick Terrain Modeller 和 Global Mapper ）查看這些輸出（參見圖 2）。

圖 2：快速地形建模器中的 3D 點(diǎn)云和全球映射器中的 DSM

從無人機(jī)數(shù)據(jù)中提取道路信息

道路信息，如路面、中心線和車道標(biāo)記、剖面、橫截面和遇險(xiǎn)，可以從3D點(diǎn)云中提取。這些對(duì)路況的洞察對(duì)于提高道路性能、舒適性和安全性具有重要意義。為了收集道路信息，首先需要將路面與其他城市或農(nóng)村物體區(qū)分開來并進(jìn)行分類。機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林）可用于對(duì)路面進(jìn)行分類，這些算法可快速且高精度地生成分類結(jié)果。一旦路面被分類，就可以很容易地提取其他幾何信息。

道路中心線和車道標(biāo)記通常用于道路建模、規(guī)劃和安全。此外，這些信息對(duì)于導(dǎo)航目的將變得越來越重要，特別是在不久的將來在自動(dòng)駕駛的背景下。如果使用特定顏色（主要是白色或黃色）標(biāo)記道路車道，則可以使用RGB特征直接提取它們。RGB值表示3D模型的顏色，它們使用圖像從圖像處理軟件傳輸。在某些情況下，特別是在當(dāng)?shù)氐缆飞希缆奋嚨揽赡軟]有以特定顏色標(biāo)記，或者道路車道標(biāo)記可能已損壞且不連續(xù)。在這種情況下，可以引入幾種方法（例如改進(jìn)的基于Voronoi圖的算法）來更強(qiáng)大，更準(zhǔn)確地提取道路中心線和車道標(biāo)記。

“道路剖面”是指沿道路的對(duì)準(zhǔn)軸（中心線）采取的垂直路段。分析道路的傾斜度非常重要，因?yàn)樵诮Y(jié)冰的情況下，這可能是危險(xiǎn)的根源。道路剖面圖可以通過 DSM 提取。DSM 數(shù)據(jù)可以使用各種插值算法從 3D 點(diǎn)云生成。最常用的插值算法之一是反距離加權(quán) （IDW）。高度值在 DSM 中以柵格格式記錄。然后，從帝斯曼提取道路中心線的Z尺寸，輕松準(zhǔn)確地獲得道路的輪廓（見圖3）。

道路橫截面提供了一個(gè)道路平臺(tái)，其某些坡度垂直于道路中心線。橫截面對(duì)于將水從路面轉(zhuǎn)移到路邊以及沿路排水渠的設(shè)計(jì)也很重要。同樣，從DSM中提取垂直于道路中心線的線的Z尺寸，以輕松準(zhǔn)確地獲得道路的橫截面（見圖3）。

最后，還可以從3D點(diǎn)云中檢測到道路疲勞。準(zhǔn)確檢測道路疲勞是維護(hù)和維修行動(dòng)的重要輸入。需要及時(shí)進(jìn)行維護(hù)和維修，以延長道路的使用壽命，并最大限度地提高駕駛員的舒適度和道路安全性。此外，按時(shí)維護(hù)和維修可以降低長期成本。

圖 3：道路中心線、剖面和橫截面提取

結(jié)論

除了用于其他學(xué)科外，無人機(jī)在測量和生成各種最新道路信息方面也非常重要。特別是，近年來在道路項(xiàng)目中使用無人機(jī)的情況有所增加，因?yàn)樗鼈兛梢栽诳刂频缆穾齑婧桶踩?、重?fù)土地調(diào)查和可持續(xù)道路網(wǎng)絡(luò)分析以及測繪和預(yù)測活動(dòng)方面發(fā)揮重要作用。自動(dòng)信息提取對(duì)于小型軟件包軟件以及傳統(tǒng)的GIS軟件非常有效。因此，可以從基于無人機(jī)的數(shù)據(jù)中提取有關(guān)道路建設(shè)，庫存和道路環(huán)境的信息。不可避免的是，在不久的將來，無人機(jī)系統(tǒng)的使用將確保其作為道路建設(shè)和其他道路信息生產(chǎn)中不可或缺的測量方法的地位。

作者：Mustafa Zeybek, Serkan Bi?ici；

審核編輯：郭婷