基于视差变换与路面建模的坑洞检测

坑洞检测是道路养护最重要的任务之一。计算机视觉方法通常基于二维道路图像分析或三维路面建模。然而，这两类方法总是被独立使用。此外，坑洞检测精度仍远不能令人满意。因此，本文提出一种准确且计算高效的鲁棒坑洞检测算法。首先将稠密视差图进行变换，以更好区分受损与未受损道路区域。为实现更高的视差变换效率，利用黄金分割搜索与动态规划来估计变换参数。随后采用大津阈值法从变换后的视差图中提取潜在未受损道路区域。利用最小二乘拟合以二次曲面建模所提取区域中的视差。为提高视差图建模鲁棒性，还将曲面法线整合进曲面建模过程。此外，利用随机抽样一致来降低离群点造成的影响。通过比较实际与建模视差图之间的差异，可准确检测坑洞。最后，从重建的三维路面中提取所检测坑洞的点云。实验结果表明，所提系统的成功检测精度约为 98.7%，整体像素级精度约为 99.6%。