【摘 要】
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沥青路面由于受到车辆荷载和自然环境作用，经常出现沉陷、拥包、坑槽等病害，不仅降低路面使用性能、影响行车舒适性，严重时还会导致交通事故。对于这些路面病害，现有的人工检测、视频检测、振动检测及单点激光检测等手段存在效率低、精度低、检测范围小等不足，无法获取病害有效的三维空间特征，难以为精细化养护工作提供精确完整的病害信息。车载LiDAR(LightDetectionAndRanging，激光探测与测量
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沥青路面由于受到车辆荷载和自然环境作用，经常出现沉陷、拥包、坑槽等病害，不仅降低路面使用性能、影响行车舒适性，严重时还会导致交通事故。对于这些路面病害，现有的人工检测、视频检测、振动检测及单点激光检测等手段存在效率低、精度低、检测范围小等不足，无法获取病害有效的三维空间特征，难以为精细化养护工作提供精确完整的病害信息。车载LiDAR(LightDetectionAndRanging，激光探测与测量)移动测绘技术不仅作业效率高、数据精度高、检测范围大、自动化水平高，而且能获取路面点的三维坐标和激光反射强度等信息，丰富了病害检测的信息维度，在路面病害三维特征检测方面具有显著的优势。
本文研究一种基于LiDAR点云数据的路面病害三维特征检测技术，面向养护工程应用中“数据获取-数据分析-辅助决策”的流程，首先科学设计了车载LiDAR移动测绘系统采集实验，获取全面、完整、高精度的道路环境点云数据；接着设计了基于Point-Net神经网络的点云二分类算法，有效提取出路面点云；然后重点研究路面点云中沉陷、拥包、坑槽和修补等病害的三维特征，设计了基于区域搜索和高斯混合聚类的病害点提取算法，提出了最小外接矩形、最大高度/深度、体积和长度等病害三维特征评价指标，并结合具体病害样例重构三维特征；最后，本文设计全站仪实验对病害三维特征重构的精度进行评价，结果表明，基于点云数据的病害三维特征检测方法对于大尺度的严重病害(高度/深度大于2.5cm或影响面积大于0.1m2)具有较高的检测精度，满足工程要求。本文验证了基于LiDAR点云数据检测路面病害三维特征的可行性，丰富了路面病害的检测手段，并可以为精细化养护工作中数字化路面病害、细化养护对象、量化养护填料、优化养护资源等内容提供科学可靠的数据支持。
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