0 引言

    我國高速公路快速發(fā)展令世界矚目,，高速公路快速發(fā)展的同時(shí)，也使得傳統(tǒng)的路面破損人工目測(cè)檢測(cè)無法滿足需求,，人工方法存在效率低,、安全性不高等問題，因此,，迫切需要一種高效的,、高智能化的路面檢測(cè)裝置用于檢測(cè)路面破損檢測(cè)。

    隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,，很多科研工作者提出了對(duì)路面裂縫的智能檢測(cè)方法并對(duì)其進(jìn)行了系統(tǒng)的開發(fā),。早在20世紀(jì)60年代末期以模擬攝影技術(shù)為基礎(chǔ)的檢測(cè)系統(tǒng)就有由日本PASCO公司研發(fā)的ROADRECON-70檢測(cè)車和由法國開發(fā)的GERPHO自動(dòng)檢測(cè)車^[1]。80年代,，日本的KOMATSU公司研發(fā)了一款以模擬視頻錄像技術(shù)為基礎(chǔ)的路面裂縫檢測(cè)車^[2],，最高速度可達(dá)10 km/h；90年代中期,，加拿大的RoadWare公司和瑞典的Romboll公司分別研制了基于面陣相機(jī)技術(shù)的ARAN系統(tǒng)和PAVUE系統(tǒng)^[3],，最高時(shí)速可達(dá)90 km/h；2008年,，加拿大又研制出了以3D激光掃描技術(shù)為基礎(chǔ)的LCMS檢測(cè)系統(tǒng)^[4],，將路面檢測(cè)帶入一個(gè)新領(lǐng)域。國內(nèi)相關(guān)研究起步較晚,，在2002年,，南京理工大學(xué)的趙春雷等成功研制了N-1型路面檢測(cè)車^[5]，其檢測(cè)時(shí)速可達(dá)70 km/h,。2007年武大卓越與湖北合力聯(lián)合研發(fā)了ZOYON-RTM智能道路檢測(cè)車^[6],；2010年長安大學(xué)研制出來基于依維柯的CT-502多功能路況檢測(cè)車^[7]。

    然而這些已經(jīng)研制成功的路面檢測(cè)系統(tǒng)都是通過圖像采集之后再通過計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大處理能力來做后期的圖像處理,，增加了大量視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾y度,，且實(shí)時(shí)性低。為了避免大量數(shù)據(jù)的處理和傳輸難度,，增加系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,，本文提出一種在下位機(jī)就能實(shí)現(xiàn)路面有效信息提取的方案。在前人工作的基礎(chǔ)上,，提出一種實(shí)時(shí)在線公路路面破損及位置檢測(cè)裝置,。檢測(cè)裝置以FPGA技術(shù)、圖像處理技術(shù)以及北斗定位技術(shù)與無線通信技術(shù)相結(jié)合的方式來實(shí)現(xiàn),。檢測(cè)裝置通過CMOS圖像傳感器進(jìn)行視頻圖像采集,，SDRAM進(jìn)行視頻圖像的緩存，在FPGA中就可對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與識(shí)別分類,，然后用VGA進(jìn)行視頻圖像的顯示,，北斗定位模塊進(jìn)行位置信息的獲取,，通過DTU 4G無線傳輸模塊把獲取的圖像信息和位置信息發(fā)送到后臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)，通過LCD顯示識(shí)別分類結(jié)果和地理位置信息,。

1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    本文所設(shè)計(jì)的路面破損檢測(cè)裝置的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示,，整個(gè)系統(tǒng)使用Altera的Cyclone IV系列的EP4CE30F23C8N FPGA芯片作為主控芯片，該芯片有4個(gè)PLL,，能產(chǎn)生多達(dá)20個(gè)全局時(shí)鐘,，28 848個(gè)邏輯門，608 256個(gè)存儲(chǔ)單元,，533個(gè)I/O接口,，如此豐富的片上資源為本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了極大靈活性。

    首先FPGA芯片通過I2C總線協(xié)議對(duì)COMS攝像頭OV7725進(jìn)行配置以實(shí)現(xiàn)路面圖像的采集,，然后利用FPGA對(duì)獲得的圖像進(jìn)行圖像處理,，灰度中值濾波,、Sobel邊緣檢測(cè),、形態(tài)學(xué)膨脹腐蝕，最后達(dá)到對(duì)裂縫特征提取與分類識(shí)別的目的,。得到裂縫的特征并通過VGA顯示,，再進(jìn)行路面裂縫的識(shí)別與分類并對(duì)裂縫位置進(jìn)行定位，最后把路面裂縫信息和位置信息發(fā)送到后臺(tái)終端,。

1.1 灰度中值濾波的實(shí)現(xiàn)

    在對(duì)路面進(jìn)行圖像信息采集的時(shí)候圖像中會(huì)摻雜一些噪聲,，因此需要對(duì)采集到的圖像進(jìn)行平滑濾波從而進(jìn)行降噪處理，以便后續(xù)的圖像處理^[8],。中值濾波是一種非線性濾波的圖像處理方法,，對(duì)消除少量離散噪聲點(diǎn)效果顯著^[9]，其通過對(duì)鄰域內(nèi)像素按灰度排序的結(jié)果決定中心像素的灰度,，是通過窗口內(nèi)的像素的灰度值進(jìn)行排序,，并取出位于中間位置的灰度作為中心像素的灰度。因此中值濾波由窗口提取模塊和排序模塊組成,。

1.1.1 窗口實(shí)現(xiàn)

    由于FPGA芯片內(nèi)部具有豐富Shift_RAM移位寄存器資源,，可以非常方便地通過2行或3行Shift_RAM的移位存儲(chǔ)，來實(shí)現(xiàn)3×3像素陣列,。本文通過移位寄存器Shift_RAM來存放2行像素,，同時(shí)與當(dāng)前輸入行的數(shù)據(jù)組成3行的陣列。其硬件實(shí)現(xiàn)框圖如圖2所示,。

1.1.2 排序模塊

    排序模塊的目的就是從9個(gè)像素點(diǎn)中比較出中間像素值,，在FPGA中最快只需3個(gè)時(shí)鐘即可完成中值的比較，即使用7個(gè)比較器進(jìn)行三輪比較,，第一輪比較3個(gè)比較器并行比較出每行的最大值,、中間值和最小值,；第二輪3個(gè)比較器比較出3個(gè)最大值中的最小值、3個(gè)中間值的中間值,、3個(gè)最小值中的最大值,；第三輪用一個(gè)比較器比較出第二輪得出的3個(gè)像素值的中間值，將該值作為9個(gè)像素點(diǎn)的中間值^[10],。其實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示,。

1.2 改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

    Sobel邊緣檢測(cè)模塊主要分梯度計(jì)算和基于像素閾值的邊緣檢測(cè)兩部分，因?yàn)橹恍枰獙?shí)現(xiàn)裂縫的邊緣檢測(cè),，這里不需要方向信息的提取,。改進(jìn)后的Sobel算子相比傳統(tǒng)的Sobel算子增加了不少運(yùn)算量，涉及加法,、減法,、乘法、除法,、平方和開平方等運(yùn)算,。

    經(jīng)過中值濾波后的圖像繼續(xù)使用移位寄存器Shift_RAM提取3×3像素陣列與改進(jìn)的Sobel算子作乘法運(yùn)算并經(jīng)過最后的合成得到的梯度值用來取代原來3×3像素陣列的中心像素值。由于 Altera 在 LPM 中提供了豐富的 IP核,，復(fù)雜的乘除運(yùn)算和平方根運(yùn)算都可以通過例化相應(yīng)的IP核來實(shí)現(xiàn),，只需要根據(jù)需要配置相應(yīng)的參數(shù)即可，而簡單的加減運(yùn)算則是用運(yùn)算符實(shí)現(xiàn),。

    將設(shè)計(jì)好的閾值IP核與最后輸出的梯度值D比較,，閾值可以根據(jù)實(shí)際情況作相應(yīng)的修改，本文設(shè)為60,，如果像素值大于閾值,，視為邊緣并賦值為 1；反之則賦 0,，這樣就就可以得到一幅二值化的邊緣圖像,，為后面的特征提取提供了基礎(chǔ)。

1.3 形態(tài)學(xué)膨脹與腐蝕的實(shí)現(xiàn)

    由于圖像降噪或者邊緣檢測(cè)時(shí)可能會(huì)發(fā)生部分信息丟失或者出現(xiàn)噪聲邊緣,，因此需要通過形態(tài)學(xué)膨脹腐蝕算法來對(duì)圖像進(jìn)行修復(fù)^[11],。

    膨脹與腐蝕是在二值化的圖像上處理的，需要用Shift_RAM移位寄存器來實(shí)現(xiàn)1 bit的3×3陣列,，即將寬度參數(shù)設(shè)置為1 bit,。其中膨脹運(yùn)算通過像素之間作或運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)^[12]， 考慮到運(yùn)算效率問題,，在HDL中通過面積換取效率,，通過兩個(gè)時(shí)鐘來實(shí)現(xiàn)，第一個(gè)時(shí)鐘分別計(jì)算每行3個(gè)像素的或，第二個(gè)時(shí)鐘計(jì)算前面結(jié)果的或,。而腐蝕則相反,，通過像素值作與運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)。

1.4 投影特征提取與裂縫分類識(shí)別

    本文將路面裂縫大致分為橫向裂縫,、縱向裂縫,、以及龜裂和塊狀裂縫4類。裂縫的特征提取直接關(guān)系到對(duì)裂縫識(shí)別與分類性能的優(yōu)劣^[13],。

1.4.1 裂縫投影特征提取

    投影算法就是將某個(gè)方向作為投影方向,，并統(tǒng)計(jì)在其方向的垂直方向上的坐標(biāo)圖像目標(biāo)的像素點(diǎn)的和，為了更好地對(duì)裂縫路面進(jìn)行分類,，則需要對(duì)裂縫圖像分別做X,、Y坐標(biāo)軸方向上的投影，其算法如式(1)與式(2)所示,。

    在FPGA中,，通過設(shè)計(jì)累加器來對(duì)各行各列的像素值進(jìn)行累加并且通過寄存器保存累加值，再通過比較器比較出最大投影值來作為當(dāng)前圖像的投影特征值,。

1.4.2 裂縫分類識(shí)別

    考慮到裂縫種類的特殊性,，在裂縫判定分類根據(jù)收集的大量不同裂縫圖像的投影特征設(shè)定不同的閾值標(biāo)準(zhǔn),為了獲取裂縫的特征，對(duì)裂縫圖像進(jìn)行采樣并作為裂縫特征數(shù)據(jù)庫,，并通過MATLAB進(jìn)行投影特征分析,，獲得表1所示的裂縫分類投影特征,。將提取到的圖像投影特征值與表中的閾值進(jìn)行比較就能判斷出裂縫的類型,，本文通過一個(gè)一段式狀態(tài)機(jī)來實(shí)現(xiàn)裂縫類型的判別。

1.5 北斗定位模塊

    北斗衛(wèi)星系統(tǒng)是我國具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的空間導(dǎo)航定位系統(tǒng),具有定位,、授時(shí)以及短報(bào)文通信等功能^[14],。本文選擇了具有高精度定位的基于北斗地基增強(qiáng)站（CORS）的北斗偽距差分定位方法。北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)由參考站網(wǎng),、數(shù)據(jù)處理與控制中心,、網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)和用戶設(shè)備4部分組成^[15]。本文采用泰斗D303導(dǎo)航差分定位芯片作為用戶端與江蘇北斗地基增強(qiáng)站(JSCORS)建立數(shù)據(jù)通信獲得高精度差分定位信息^[16],，由芯片D303接收的單點(diǎn)定位信息通過GPRS網(wǎng)絡(luò)通信發(fā)送給數(shù)據(jù)中心,，再接收數(shù)據(jù)中心生成的差分修正信息，再由D303差分定位模塊解析得到高精度定位信息^[17],。

    D303芯片與FPGA之間通過串口通信將解析后的高精度北斗定位電文發(fā)給FPGA端的串口接收模塊,，本文只要從所有電文中提取出其中包含經(jīng)緯度信息的BDGGA電文中的經(jīng)緯度信息即可，在FPGA中通過一個(gè)簡單的狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn),。

1.6 無線通信模塊

    無線傳輸使用DTU 4G無線傳輸模塊,，支持AT指令，本系統(tǒng)中其與FPGA之間采用串口通信的方式，通信速度設(shè)為230 400 b/s,，TXD,、RXD為發(fā)送、接收端,，分別連接到FPGA的串口發(fā)送和接收端,。在發(fā)送數(shù)據(jù)之前先使用AT指令與遠(yuǎn)程服務(wù)器建立TCP連接，接收到返回連接建立成功后即可發(fā)送數(shù)據(jù),，F(xiàn)PGA端已將要發(fā)送的定位信息,、裂縫信息以及裂縫圖片按約定的格式緩存在SRAM中，通過串口發(fā)送模塊即可發(fā)送數(shù)據(jù),。

2 Sobel算子及其改進(jìn)

    Sobel邊緣檢測(cè)算法被廣泛運(yùn)用在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別領(lǐng)域^[18],，其算法是對(duì)獲取的圖像的像素平滑處理后進(jìn)行橫向和縱向的3×3矩陣卷積即可得到橫向和縱向的差分近似值^[19]，假設(shè)A代表獲取平滑濾波處理后的圖像,，G_x,、G_y表示經(jīng)過縱向和橫向邊緣檢測(cè)的圖像，其定義如式(3)所示：

    同時(shí)梯度方向由arctan(D_x/D_y)所決定^[20],。

    傳統(tǒng)的Sobel邊緣檢測(cè)算法只對(duì)橫向和縱向作卷積運(yùn)算^[21],，因此對(duì)于一些紋理比較復(fù)雜的圖像可能邊緣檢測(cè)效果不是那么明顯，尤其是對(duì)路面這樣噪聲較多的圖像,，針對(duì)瀝青路面的高噪聲的情況,，對(duì)傳統(tǒng)的Sobel邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)，加入抗噪能力更強(qiáng)的可變分母差分算法^[22],，用f_ij表示圖像模板中的像素點(diǎn),，D_x、D_y分別表示水平和垂直方向的像素差分值,，A和B表示圖像與水平模板計(jì)算后各部分的值,，C和D表示圖像與垂直模板計(jì)算后的值，加入了可變分母后的計(jì)算方法如式(5)和式(6)所示：

3 系統(tǒng)測(cè)試與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    圖4所示是搭建的整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)物圖以及系統(tǒng)的顯示界面,，主要由圖像處理部分,、定位部分、顯示部分,、數(shù)據(jù)傳輸部分以及后臺(tái)服務(wù)器組成,。圖5是檢測(cè)到各類裂縫后傳輸?shù)椒?wù)器后通過上位機(jī)顯示出來的經(jīng)緯度信息以及裂縫信息，表明該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定地運(yùn)行并成功地檢測(cè)出橫向,、縱向,、龜裂以及塊狀裂縫。 

    本文采用的評(píng)價(jià)智能路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)如下所示：

    （1）識(shí)別率：用來作為衡量識(shí)別系統(tǒng)能否正確識(shí)別的最重要的一個(gè)指標(biāo),。

    （2）誤識(shí)率：簡單地概括為將一種裂縫識(shí)別分類成其他類別的比率,。

    （3）拒識(shí)率：對(duì)有裂縫的圖像無法進(jìn)行識(shí)別或分類,，即衡量算法能否進(jìn)行正常識(shí)別工作。

    表2所示是實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表,，是分別對(duì)20個(gè)橫向,、縱向、龜裂,、塊狀的裂縫進(jìn)行檢測(cè),，通過結(jié)果可以得知該系統(tǒng)工作性能優(yōu)良，能夠滿足正常的路面裂縫檢測(cè)的工作,，達(dá)到預(yù)期目標(biāo),。由表2可以得知，塊狀的識(shí)別率在4種裂縫類別中最低,，主要是因?yàn)閴K狀的裂縫在橫向與縱向上的投影特征不顯著,，在判定閾值的選取上對(duì)塊狀的裂縫識(shí)別影響較大。

4 結(jié)論

    本系統(tǒng)通過將北斗導(dǎo)航技術(shù)和圖像處理技術(shù)結(jié)合實(shí)現(xiàn)了基于北斗定位和FPGA的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng),。通過改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)算法,，降低了邊緣的模糊程度，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性和抗干擾能力,。并且在FPGA上實(shí)現(xiàn)了裂縫的自動(dòng)識(shí)別和分類,，系統(tǒng)只需在識(shí)別出裂縫時(shí)通過無線通信發(fā)送裂縫圖片和經(jīng)緯度信息，避免了大量數(shù)據(jù)流傳輸?shù)耐瑫r(shí)而不失實(shí)時(shí)性,。本系統(tǒng)所采用的是北斗差分導(dǎo)航定位模塊,，該定位模塊的精度在靜止和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下分別為1 m和3 m，實(shí)現(xiàn)了高精度定位功能,。把無線通信模塊和FPGA結(jié)合起來,，可以把FPGA采集和處理完的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)椒?wù)器上顯示實(shí)時(shí)圖片并存儲(chǔ)起來，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控,，方便后期的管理,。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可以輸入到地圖上，實(shí)現(xiàn)裂縫位置信息在地圖上可視化,。

參考文獻(xiàn)

[1] BENSON K R，ELKINS G E,，UDDIN W,，et al.Comparison of methods and equipment to conduct pavement distress surveys[M].Transportation Research Record，1988.

[2] COUNCIL N.Automated imaging technologies for pavement distress surveys[C].Transportation Research E-Circular,，2011.

[3] KLASSEN G,，SWINDALL B.Automated crack detection system implementation in ARAN[C].Digital Image Processing：Techniques and Applications in Civil Engineering，1993.

[4] LAURENT J,，LEFEBVRE D,，SAMSON E.Development of a new 3D transverse laser profiling system for the automatic measurement of road cracks[J].Symposium on Pavement Surface Characteristics Portoroz Slovenia，2008.

[5] 趙春霞，唐振民,，楊靜宇,，等. N-1型道路狀況智能檢測(cè)系統(tǒng)[C].中國人工智能學(xué)會(huì)全國學(xué)術(shù)年會(huì)，2003.

[6] 武漢武大卓越科技有限責(zé)任公司,，道路檢測(cè)[EB/OL].(2016-04-03).http：//www.zoyon.com.cn/index.php/index-show-tid-31.html.

[7] 王建鋒.激光路面三維檢測(cè)專用車技術(shù)與理論研究[D].西安：長安大學(xué),，2010.

[8] American Association of State Highway and Transportation Officials(AASHTO) Guide for Design of Pavement Structures[M].Washington，D.C.,，2002.

[9] 張杰.基于FPGA的數(shù)字圖像處理[D].武漢：華中科技大學(xué),，2009.

[10] 孟顯英.中值濾波算法的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2010,，27(6)：7822-7824.

[11] 何春華,，張雪飛，胡迎春.基于改進(jìn)Sobel算子的邊緣檢測(cè)算法的研究[J].光學(xué)技術(shù),，2012,，38(3)：332-337.

[12] KELVIN C，WANG P.Elements of automated survey of pavements and a 3D methodology[J].Journal of Modern Transportation,，2011,，19(1)：51-57.

[13] 宋俊芳.路面檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)綜述[J].科教導(dǎo)刊，2016(18)：156-157.

[14] 李亞鵬,，馬潤.基于北斗衛(wèi)星的電力調(diào)度應(yīng)急通信系統(tǒng)的研究[J].寧夏電力,，2015(2)：51-55.

[15] 劉天恒，陳明劍,，張樹為,，等.北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信綜述[J].全球定位系統(tǒng)，2017,，42(1)：65-69.

[16] 閆建巧,，陳明劍，汪威,，等.基于地基增強(qiáng)系統(tǒng)的增強(qiáng)PPP技術(shù)[J].全球定位系統(tǒng),，2016，41(2)：50-54.

[17] 劉天恒,，陳明劍,，尹子明，等.基于北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)RTD精度分析[C].中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會(huì),，2016.

[18] 陳娟,，文振宇，李志強(qiáng),，等.一種快速手勢(shì)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證[J].實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù),，2011,，9(6)：34-36.

[19] 盧春雨，張長水,，聞方,，等.基于區(qū)域特征的快速人臉檢測(cè)法[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，1999,，39(1)：101-105.

[20] 李鵬,，杜敏，趙芬芬.基于FPGA圖像分析的路面破損檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),，2017,，34(3)：100-104.

[21] 劉博峰，郜麗鵬.基于FPGA的Sobel圖像邊緣檢測(cè)算法[J].應(yīng)用科技,，2016,，43(6)：59-61.

[22] 張建軍，羅靜.基于改進(jìn)Sobel算子的表面裂紋邊緣檢測(cè)算法[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),，2011,，34(6)：845-848.

作者信息:

張精榕1，2,，3,，顧彬彬1，2,，3,，繆誠鈺1，2,，3,，李劍喬4

(1.南京信息工程大學(xué) 江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京210044,；

2.南京信息工程大學(xué) 江蘇省氣象傳感網(wǎng)技術(shù)工程中心,，江蘇 南京210044；

3.南京信息工程大學(xué) 江蘇省氣象探測(cè)與信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,，江蘇 南京210044,；

4.南京郵電大學(xué) 電子科技與工程學(xué)院，江蘇 南京210003)