在監測道路狀況方面，無人機技術可以克服與傳統方法相關的許多缺點，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道路建設，庫存和道路環境的數據信息的機會。

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，需要監測它們的當前狀況，以確保它們符合標準。然而，監測道路狀況的傳統方法既費時又費力，有時是主觀的。監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。無人機是精準農業和農業、森林、生態和結構健康監測以及地質、地形和考古制圖等多個領域發展最快的技術之一。

當無人機飛越研究區域并捕獲多個圖像時，將收集基于無人機的數據。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勢。自動駕駛儀飛行計劃可以直接收集數據。飛行計劃在界面中遠程設置，無人機自動飛行并獲取數據。但是，飛行計劃需要根據無人機平臺的特點進行調整，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據

由于研究區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，結構或樹木，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） 模型質量，尤其是在垂直結構上。無人機上的攝像頭是收集高質量數據的另一個重要組成部分，攝像頭規格直接影響所捕獲圖像的質量。生成的二維（2D）圖像可用于監控路況。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：基于無人機的數據采集和路況檢查

3D模型也可以從2D圖像中生成。大多數無人機通常包含全球導航衛星系統（GNSS）和慣性測量單元（IMU）傳感器，它們為相機位置提供厘米級的精度。因此，可以使用運動結構（SfM）技術生成3D模型。SfM 技術在每個圖像中查找可在連續圖像上匹配的領帶點。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技術將2D圖像轉換為3D點云。此外，可以使用此類軟件生成正射鑲嵌、數字表面模型 （DSM） 和數字地形模型 （DTM）。可以使用各種軟件（ 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

從無人機數據中提取道路信息

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村物體區分開來并進行分類。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，特別是在當地道路上，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。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 數據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 （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、重復土地調查和可持續道路網絡分析以及測繪和預測活動方面發揮重要作用。自動信息提取對于小型軟件包軟件以及傳統的GIS軟件非常有效。因此，可以從基于無人機的數據中提取有關道路建設，庫存和道路環境的信息。不可避免的是，在不久的將來，無人機系統的使用將確保其作為道路建設和其他道路信息生產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