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

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)測它們的當前狀況，以確保它們符合標準。然而，監(jiān)測道路狀況的傳統(tǒng)方法既費時又費力，有時是主觀的。監(jiān)測道路狀況的一種相對較新的方法是無人機（UAV或“無人機”）技術(shù)。無人機是精準農(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領(lǐng)域發(fā)展最快的技術(shù)之一。

當無人機飛越研究區(qū)域并捕獲多個圖像時，將收集基于無人機的數(shù)據(jù)。無人機遙控器中提供了兩種不同類型的飛行計劃，即手動和自動駕駛儀飛行計劃。這兩個計劃都有自己的優(yōu)勢。自動駕駛儀飛行計劃可以直接收集數(shù)據(jù)。飛行計劃在界面中遠程設置，無人機自動飛行并獲取數(shù)據(jù)。但是，飛行計劃需要根據(jù)無人機平臺的特點進行調(diào)整，即最大飛行時間，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，自動駕駛儀飛行計劃可能不適合。在這些情況下，出于安全原因，手動飛行可能會更好。此外，可以使用無人機技術(shù)捕獲兩種不同類型的圖像 - 最低點和傾斜圖像（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。無人機上的攝像頭是收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)的另一個重要組成部分，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，它們可能不支持準確的測量，因為單個圖像不提供深度信息。

圖1：基于無人機的數(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位置提供厘米級的精度。因此，可以使用運動結(jié)構(gòu)（SfM）技術(shù)生成3D模型。SfM 技術(shù)在每個圖像中查找可在連續(xù)圖像上匹配的領(lǐng)帶點。此外，相機位置和方向也使用攝影測量方程進行估計。最后，可以重建感興趣對象的3D點云。有幾個用戶友好的商業(yè)軟件選項(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 點云和全球映射器中的 DSM

從無人機數(shù)據(jù)中提取道路信息

道路信息，如路面、中心線和車道標記、剖面、橫截面和遇險，可以從3D點云中提取。這些對路況的洞察對于提高道路性能、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)分開來并進行分類。機器學習算法（如隨機森林）可用于對路面進行分類，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記通常用于道路建模、規(guī)劃和安全。此外，這些信息對于導航目的將變得越來越重要，特別是在不久的將來在自動駕駛的背景下。如果使用特定顏色（主要是白色或黃色）標記道路車道，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?shù)氐缆飞?，道路車道可能沒有以特定顏色標記，或者道路車道標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（例如改進的基于Voronoi圖的算法）來更強大，更準確地提取道路中心線和車道標記。

“道路剖面”是指沿道路的對準軸（中心線）采取的垂直路段。分析道路的傾斜度非常重要，因為在結(jié)冰的情況下，這可能是危險的根源。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，輕松準確地獲得道路的輪廓（見圖3）。

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

最后，還可以從3D點云中檢測到道路疲勞。準確檢測道路疲勞是維護和維修行動的重要輸入。需要及時進行維護和維修，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，按時維護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

除了用于其他學科外，無人機在測量和生成各種最新道路信息方面也非常重要。特別是，近年來在道路項目中使用無人機的情況有所增加，因為它們可以在控制道路庫存和安全、重復土地調(diào)查和可持續(xù)道路網(wǎng)絡分析以及測繪和預測活動方面發(fā)揮重要作用。自動信息提取對于小型軟件包軟件以及傳統(tǒng)的GIS軟件非常有效。因此，可以從基于無人機的數(shù)據(jù)中提取有關(guān)道路建設，庫存和道路環(huán)境的信息。不可避免的是，在不久的將來，無人機系統(tǒng)的使用將確保其作為道路建設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