目前，數(shù)字全息智能檢測(cè)系統(tǒng)已在廣東多條高速公路瀝青路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)工程中應(yīng)用，應(yīng)用結(jié)果顯示，該套系統(tǒng)準(zhǔn)確地計(jì)算出了構(gòu)造深度、縱坡度、橫坡度等數(shù)據(jù)，為瀝青路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)提供了更加精確的工程量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)。

路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)車轍處治工程量精確計(jì)算

在廣東省廣韶高速公路的瀝青路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)工程中，養(yǎng)護(hù)人員在不同路段采用數(shù)字全息智能檢測(cè)技術(shù)開展檢測(cè)，并對(duì)其進(jìn)行三維數(shù)據(jù)建模，實(shí)施路段共計(jì)8400米。

其中，三維路面車轍的側(cè)視圖，采用模擬三米直尺法來獲取車轍的代表值；車道左、右輪跡車轍數(shù)值模型，采用模擬人工三米直尺法量測(cè)，并取左、右輪跡車轍的最大值為該測(cè)量段路的車轍代表值。根據(jù)計(jì)算，該測(cè)量路段的車轍代表值為13.013毫米。

廣韶高速公路某橫向3.75米、縱向1米的路段三維路面車轍展示效果。

廣韶高速公路某橫向3.75米、縱向10米路段的路面三維車轍展示效果。

三維路面車轍側(cè)視圖

三維路面車轍體積計(jì)算模型圖

依據(jù)《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（JTG 5210—2018）中關(guān)于車轍評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分類，該路段的路面車轍狀況為良好。按照現(xiàn)行《公路瀝青路面預(yù)防養(yǎng)護(hù)技術(shù)規(guī)范》，此類車轍建議采用微表處填補(bǔ)車轍或薄層罩面法進(jìn)行修復(fù)。

養(yǎng)護(hù)人員模擬罩面位置，計(jì)算出該路段車轍養(yǎng)護(hù)所需要的瀝青混合料總攤鋪量。項(xiàng)目施工完成后，經(jīng)驗(yàn)證，基于三維數(shù)據(jù)模型所計(jì)算的模擬用量與實(shí)際養(yǎng)護(hù)施工中的工程用量吻合度較高，誤差小于5%。

基于數(shù)字全息的路面構(gòu)造深度檢測(cè)及數(shù)據(jù)應(yīng)用

為了解廣東某高速公路隧道瀝青路面抗滑磨耗情況，技術(shù)人員采用基于數(shù)字全息的智能檢測(cè)系統(tǒng)采集了該隧道路段的瀝青路面鋪裝構(gòu)造深度，并評(píng)估了路面的磨耗情況。

某高速公路隧道路段主車道不同位置（左輪跡、車道中間、右輪跡）構(gòu)造深度分布圖

該隧道路段主車道不同位置路面構(gòu)造深度分布圖顯示，無論左、右輪跡處，還是車道中間部位，路面構(gòu)造深度的分布趨勢(shì)基本保持一致。但該隧道路段不同方向主車道路面磨耗程度整體較為嚴(yán)重，且A方向較B方向更為明顯，這也是造成該路段路面抗滑橫向力系數(shù)下降的重要原因。

為了能更好地復(fù)核該隧道內(nèi)瀝青路面的真實(shí)狀況，養(yǎng)護(hù)人員選取了任意位置的三維圖進(jìn)行分析。從三維圖中可以看出，隧道內(nèi)瀝青路面地表面顆粒構(gòu)造分布的確不均勻，再次驗(yàn)證了路面表面磨損較為嚴(yán)重的事實(shí)。

隧道內(nèi)部路段任意位置構(gòu)造深度三維精細(xì)化數(shù)據(jù)

某高速公路隧道A、B方向主車道路面磨耗數(shù)據(jù)對(duì)比

廣東某高速公路路面三維縱坡數(shù)據(jù)模型展示圖

廣東某高速公路三條車道的路面橫坡三維數(shù)據(jù)展示圖

路面連續(xù)性縱、橫坡度三維數(shù)據(jù)展示及應(yīng)用

對(duì)于道路維修養(yǎng)護(hù)工程，尤其是預(yù)防性養(yǎng)護(hù)工程來說，路面的平面線形一般是固定不變的，工程技術(shù)人員更多需要關(guān)注的是路面縱、橫坡度的局部變化。路面縱、橫坡度的局部不斷變化，不僅關(guān)系到車輛行駛的舒適性，也會(huì)影響到車輛的行駛安全。此外，路面縱、橫坡度局部不順暢，往往會(huì)導(dǎo)致路面長(zhǎng)期積水或滲水，直接影響瀝青路面的使用壽命，同時(shí)還將給預(yù)防性養(yǎng)護(hù)?。ǔ。诱置婧穸确桨傅倪x擇，以及施工質(zhì)量的控制帶來嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

以往，路面的縱、橫坡度一般通過水準(zhǔn)儀、全站儀等工程測(cè)量的方式來獲取。然而，傳統(tǒng)的工程測(cè)量方式主要依靠人工現(xiàn)場(chǎng)操作，不僅效率低，而且選點(diǎn)連線，無法展示連續(xù)性任意斷面縱、橫坡度。正是這些原因，導(dǎo)致路面養(yǎng)護(hù)工程尤其是大面積的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)工程中，路面縱、橫坡度往往被忽略。

數(shù)字全息檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，使得路面任意斷面縱、橫坡度的數(shù)值獲取變得非常容易。在廣東某高速公路上，技術(shù)人員采用數(shù)字全息檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)了超車道、主車道、慢車道三條車道，并將三條車道的數(shù)據(jù)縫合得出一個(gè)整體數(shù)據(jù)，在整體數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可以非常方便地計(jì)算出任意斷面的路面縱、橫坡度，這為該條高速公路的瀝青路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)設(shè)計(jì)和施工質(zhì)量控制提供了重要的數(shù)據(jù)支撐。

基于數(shù)字全息三維數(shù)據(jù)的病害識(shí)別應(yīng)用

路面病害的自動(dòng)化檢測(cè)和識(shí)別一直是公路路面養(yǎng)護(hù)的難點(diǎn)和痛點(diǎn)。目前，我國(guó)公路行業(yè)路面自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備已基本普及，但現(xiàn)有檢測(cè)設(shè)備采集的大多為路面病害的二維圖像，需要依靠大量的人工進(jìn)行路面病害圖像的輔助識(shí)別和分類，不僅效率不高，而且技術(shù)人員的責(zé)任心不足或視覺疲勞等因素，導(dǎo)致出錯(cuò)率長(zhǎng)期居高不下。

人工智能的飛速發(fā)展讓路面病害的自動(dòng)化準(zhǔn)確分類識(shí)別成為可能?；跀?shù)字全息技術(shù)的數(shù)字全息檢測(cè)系統(tǒng)建立了基于人工智能的三維路面病害識(shí)別系統(tǒng)。傳統(tǒng)的二維路面紋理圖只能識(shí)別裂縫類等病害，而三維路面深度圖可準(zhǔn)確識(shí)別變形類（擁包、坑槽、車轍等）病害。目前，北京某條城市道路和廣東廣韶高速公路都已經(jīng)應(yīng)用了三維路面病害識(shí)別系統(tǒng)。

基于已有的三維數(shù)據(jù)分析得出，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能識(shí)別技術(shù)，病害識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)95.75%，而錯(cuò)誤率僅有1.8%。眾所周知，智能識(shí)別技術(shù)的成功取決于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和數(shù)量。因此，如果要進(jìn)一步提高智能識(shí)別技術(shù)的路面病害識(shí)別準(zhǔn)確率，首先要建立高質(zhì)量的三維路面病害數(shù)據(jù)集，人工界定病害類型，并在實(shí)際檢測(cè)中不斷增加數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量，通過訓(xùn)練逐漸提高智能識(shí)別算法的效率和準(zhǔn)確率。

三維路面坑槽病害

三維路面車轍病害

三維路面長(zhǎng)裂縫-縱向裂縫