道路状况检测方法、装置、终端设备及存储介质与流程

1.本技术涉及智能化检测领域，具体涉及一种道路状况检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着机器人、人工智能等相关技术的发展，通过机器代替人工的趋势越来越明显。在现有技术中，普遍对道路的路况进行检测的方法，通常为经过相关的工作人员携带相应的检测设备，在路面上进行扫描，从而对路面的情况进行检测。或者通过特化的机器人，将机器人的扫描模块覆盖路面，进行逐一扫描从而进行检测。不管是通过人工的方式进行扫描，或者通过机器人的方式进行扫描，为了确保检测的精度，机器人或者工作人员在进行扫描时，移动速度不能过快，这样就导致的检测的时间会很长，虽然精度能够保证，但是检测的效率却很低下。因此，如何在保证检测精度的同时，提高检测的效率，便成了本领域中需要解决的技术问题。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种道路状况检测方法，通过对道路进行粗略检测后，再对道路中有预设损坏程度的路况再进行详细检查，不需要对全部道面进行详细检查，提高了检测效率。
4.第一方面，本技术提供了一种道路状况检测方法，所述方法包括：
5.第一检测模块，用于通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，所述第一道面检测信息包括位置信息；
6.判读模块，用于判断所述第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；
7.第二检测模块，用于若所述第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中所述第二道面检测模式的检测速度小于所述第一道面检测模式的检测速度，所述第二道面检测模式的道路检测范围小于所述第一道面检测模式的道路检测范围，所述第二道面检测模式的检测精度大于所述第一道面检测模式的检测精度，所述第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于所述第二道面检测模式的道路位置定位准确度。
8.在本技术一些实施例中，所述通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，包括：
9.通过预设的车载设备对所述目标道路中预设车道的不同位置进行地表信息进行采集，得到地表信息，一个地表信息对应一个道路位置；
10.通过所述车载设备对所述预设车道中不同位置进行地下信息进行采集，得到地下信息，一个地下信息对应一个道路位置；
11.计算与一个道路位置同时对应的一个地下信息和一个地表信息的损坏程度加权值，直至计算出所述目标道路中不同位置的损坏程度加权值；
12.根据所述目标道路中不同位置的损坏程度加权值，对所述目标道路进行检测。
13.在本技术一些实施例中，所述判断所述第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息，包括：
14.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息；
15.若所述第一道面检测信息中至少有一个第一道面检测信息满足所述预设损坏程度的病害路况信息，确定出现所述预设损坏程度的病害路况信息的第一道面检测信息为预设损坏程度的第一道面检测信息。
16.在本技术一些实施例中，所述判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息，包括：
17.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息的病害密集程度和/或病害严重程度；
18.根据所述病害密集程度和/或病害严重程度，判断第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息。
19.在本技术一些实施例中，所述在所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，包括：
20.通过预设的缺陷路况检测机器人，对在满足所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置对所述目标道路的各个车道进行检测，得到灰度图像、深度图像和探地雷达数据；
21.对所述灰度图像、所述深度图像和所述探地雷达数据进行拼接，得到所述对应的道路位置的地表病害信息和地下病害信息，所述地表病害信息和所述地下病害信息为所述第二道面检测信息。
22.在本技术一些实施例中，所述通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息之后，所述方法还包括：
23.对所述第二道面检测信息进行病害分析，得到对应的道路位置的地表病害分析结果和地下病害分析结果，所述病害分析结果包括地表病害轮廓，所述地下病害分析结果包括地下病害影响边界；
24.对所述地下病害分析结果以及所述地表病害分析结果进行融合，得到融合病害结果；
25.存储所述地表病害分析结果、所述地下病害分析结果和所述融合病害结果。
26.在本技术一些实施例中，所述存储所述地表病害分析结果、所述地下病害分析结果和所述融合病害结果之后，所述方法还包括：
27.若接收到显示所述地表病害分析结果和/或所述地下病害分析结果和/或所述融合病害结果的显示指令；
28.根据所述显示指令，将所述地表病害分析结果和/或所述地下病害分析结果和/或所述融合病害结果在预设的显示装置上进行显示。
29.第二方面，本技术还提供一种道路状况检测装置，所述装置包括：
30.第一检测模块，用于通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第
一道面检测信息，所述第一道面检测信息包括位置信息；
31.判断模块，用于判断所述第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；
32.第二检测模块，用于若所述第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中所述第二道面检测模式的检测速度小于所述第一道面检测模式的检测速度，所述第二道面检测模式的道路检测范围小于所述第一道面检测模式的道路检测范围，所述第二道面检测模式的检测精度大于所述第一道面检测模式的检测精度，所述第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于所述第二道面检测模式的道路位置定位准确度。
33.在本技术一些实施例中，所述第一检测模块具体用于：
34.通过预设的车载设备对所述目标道路中预设车道的不同位置进行地表信息进行采集，得到地表信息，一个地表信息对应一个道路位置；或
35.通过所述车载设备对所述目标道路中预设车道中不同位置进行地下信息进行采集，得到地下信息，一个地下信息对应一个道路位置，与一个道路位置同时对应的一个地下信息和一个地表信息构成一个第一道面检测信息；
36.根据所述地表信息和所述地下信息，对所述目标道路进行检测。
37.在本技术一些实施例中，所述判断模块具体用于：
38.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息；
39.若所述第一道面检测信息中至少有一个第一道面检测信息满足所述预设损坏程度的病害路况信息，确定出现所述预设损坏程度的病害路况信息的第一道面检测信息为预设损坏程度的第一道面检测信息。
40.在本技术一些实施例中，所述判断模块具体还用于：
41.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息的病害密集程度和/或病害严重程度；
42.根据所述病害密集程度和/或病害严重程度，判断第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息。
43.在本技术一些实施例中，所述第二检测模块具体用于：
44.通过预设的缺陷路况检测机器人，对在满足所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置对所述目标道路的各个车道进行检测，得到灰度图像、深度图像和探地雷达数据；
45.对所述灰度图像、所述深度图像和所述探地雷达数据进行拼接，得到所述对应的道路位置的地表病害信息和地下病害信息，所述地表病害信息和所述地下病害信息为所述第二道面检测信息。
46.第三方面，本技术还提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现任一项所述的道路状况检测方法中的步骤。
47.第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现任一项所述的道路状况检测方法
中的步骤。
48.本技术提供的道路状况检测方法，可以先对需要检测的道路进行快速扫描，得到第一道面检测信息，该第一道面检测信息用于判断道路在具体的位置是否需要进行高精度检测。若需要进行高精度扫描，在病害处进行详细的扫描，从而避免了对道路的逐一详细检测扫描。因此，在保证了检测精度的同时，提高了检测的效率。
附图说明
49.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
50.图1是本技术实施例中提供的道路状况检测系统的场景示意图；
51.图2是本技术实施例中道路状况检测方法的一个实施例流程示意图；
52.图3是本技术实施例中道路状况检测装置的一个功能模块示意图；
53.图4是本技术实施例中终端设备的结构示意图。
具体实施方式
54.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
55.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
56.在本技术中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本技术，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本技术。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本技术的描述变得晦涩。因此，本技术并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本技术所公开的原理和特征的最广范围相一致。
57.本技术提供了一种道路状况检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
58.请参阅图1，图1为本技术实施例所提供的道路状况检测方法的场景示意图，该道路状况检测系统可以包括终端设备100和存储设备200，该存储设备200可以向该终端设备100传输数据。如图1中的终端设备100，可以获取该存储设备200中存储的有关道路状况的数据，以执行本技术中的道路状况检测方法。
59.本技术实施例中，终端设备100其包括但不限可以是台式机、便携式电脑、网络服
务器、掌上电脑(personal digital assistant，pda)、平板电脑、无线终端设备、嵌入式设备等。
60.本技术的实施例中，终端设备100和存储设备200之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，基于第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project，3gpp)、长期演进(long term evolution，lte)、全球互通微波访问(worldwide interoperability for microwave access，wimax)的移动通信，或基于tcp/ip协议族(tcp/ip protocol suite，tcp/ip)、用户数据报协议(user datagram protocol，udp)的计算机网络通信等。
61.需要说明的是，图1所示的道路状况检测系统的场景示意图仅仅是一个示例，本技术实施例描述的道路状况检测系统以及场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着道路状况检测系统的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
62.如图2所示，图2为本技术实施例中道路状况检测方法的一个实施例流程示意图，道路状况检测方法可以包括如下步骤201～203：
63.201、通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，第一道面检测信息包括位置信息。
64.本技术实施例中的目标道路可以为任意类型的道路，随着各种类型的载具对道路的使用，道路中难免出现磨损或者是损坏。而本技术实施例中的第一道面检测信息可以是对道路的一种粗略的扫描信息，只需要扫描出道路中是否存在有损坏情况，这样在获取第一道面检测信息时，不必进行高精度的扫描，这样相较于对道路整体做高精度的扫描时，可以节省扫描的时间。因此，第一道面检测信息既然为一种粗略的扫描信息，因此在进行扫描过程中，扫描的时间则相对较短，故第一道面检测模式相较于下文的第二道面检测模式工作的时间更短。
65.当然，在进行道路扫描时，可以通过工作人员携带具体的扫描设备，进行道路的粗略扫描，当然此扫描设备上可以搭载相应的定位装置，使得每进行一次扫描，能将扫描信息和该扫描信息处的位置进行关联。这样，每当工作人员进行一次扫描，该扫描装置还可以通过搭载的通讯模块，将扫描得到的第一道面检测信息发送至相应的处理终端，即可以使得相应的处理终端完成获取该第一道面检测信息的动作。当然，根据实际的情况，还可以有多种的获取方式，具体此处不做限定。
66.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，通过第一道面检测模式，对目标道路进行检测，包括：
67.通过预设的车载设备对目标道路中预设车道的不同位置进行地表信息进行采集，得到地表信息，一个地表信息对应一个道路位置；或通过车载设备对目标道路中预设车道中不同位置进行地下信息进行采集，得到地下信息，一个地下信息对应一个道路位置，与一个道路位置同时对应的一个地下信息和一个地表信息构成一个第一道面检测信息；根据地表信息和地下信息，对目标道路进行检测。
68.上述实施例中已经说明可以通过人工扫描的方式得到第一道面检测信息，而为了减少人工成本，本实施例中，还可以通过预设的车载设备进行道路中的路况扫描。该车载设
备可以被任意地面载具拖挂，例如：皮卡、面包车等各种类型的车辆，这样可以克服扫描机器人本身自主行动的速度过慢的问题。
69.此外，可以通过一个固定距离或者固定大小，对目标道路进行划分，得到多个区域单元，一个区域单元为一个道路位置。
70.而为了进一步减少第一检测模式的检测时间，本技术实施例通过车载设备对道路进行扫描时，可以仅针对道路中易损车道进行扫描，例如道路a为一种双向六车道，单向三车道的道路，而中间车道是车辆最易行径的车道，也是最容易损坏的车道。则该拖挂式扫描机器人在执行扫描任务时，可以仅扫描每个方向的中间车道即可。或者，该道路a为一种双向八车道，单向四车道的道路，此时该车载设备在执行扫描任务时，可以仅扫描每个方向的中间两个车道即可。由此可得，该预设车道可以为一种易损车道，当然根据实际情况，也可以更换为其他类型的车道，具体此处不做限定。
71.其中，该车载设备可以搭载地面扫描装置和定位装置，当车载设备开始工作时，扫描机器人可以打开地面扫描装置，扫描道路的路面是否出现路况损毁的情况，当然依旧可以通过该定位装置进行定位，将每次扫描得到的地表扫面信息和当前的位置进行关联。地表信息通过光学相机可以快速运行，且单次能全覆盖整个车道。地下信息通过单通道或者三维探地雷达进行抽样采集，当采用单通道探地雷达时，捕获的是雷达运行路径上的损坏情况，仅是1条线的数据，当采用三维探地雷达时，捕获的是雷达运行路径上雷达数据宽度范围内的损坏情况，通常数据覆盖宽度/车道宽度《50％。主要通过抽样代表性的探地雷达数据间接反映整个车道的损坏情况。由于没有对道路进行全覆盖扫描，所以扫描速度快。
72.由于地表扫描信息可以通过光学相机获取，因此还可将获得的光学图像转化为灰度图(平面破损)，或者单独3d图(形变破损)，或者灰度图加3d图(兼顾更全面破损)，以此形成更直观的第一道路检测信息。
73.同时，由于道路路况的损毁不仅包括地表的，若情况严重时，道路地下也可能出现裂纹等路况损毁的情况，因此该车载设备还可以搭载地下扫描雷达模块，通过电磁波的方式获取地下的路况信息是否出现损毁，同时也可以根据该定位模块，每进行一次地下路况的扫描，便将得到的地下扫描信息和扫描位置进行对应。需要说明的是，每进行一次扫描，可以是同时进行一次地表扫描和地下扫描，这样进行一次地表扫描和地下扫描的位置信息则相同。需要说明的是地表扫描信息和地下扫描信息可以不同时获取。
74.此外，可以通过拖车可以通过每小时60公里的速度拖挂此车载设备，沿着道路中的每个车道进行扫描，从而将道路的路面完成全部的扫描，当然，拖车的速度可以根据实际情况进行调整，具体此处不做赘述。
75.202、判断第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息。
76.当获得了第一道面检测信息后，就需要对第一道面检测信息进行是否预设损坏程度的判断，如上述步骤201可得，第一道面检测信息是对道路的粗略扫描信息，是不足以确定道路详细的路况情况的。而要确定道路的详细的路况信息时，就需要对第一道面检测信息进行判断，判断这些粗略的扫描信息中，是否有预设损坏程度的路况信息，或，是否道路中的某些地上位置或者地下位置，出现了裂痕，等损伤或者损坏的情况。
77.其中，获取的第一道面检测信息可以是图像形式的图像信息，将获取得到的多个第一道面检测信息，送入相应的视觉图像识别模型中或者通过人工测了，就可以判断出这
些第一道面检测信息中，哪些具体的第一道面检测信息中出现了某种程度的损坏，当确定了有第一道面检测信息出现预设损坏程度时，在根据之前车载设备的定位模块中得到的关联的路况位置，便可以确定道路中具体哪些位置出现了预设损坏程度的第一道面检测信息。
78.此时该预设损坏程度可以为道路中出现病害之后，病害达到了一定的严重程度，此时便可以确定出现了预设损坏程度。
79.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，判断第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息，包括：
80.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足预设损坏程度的病害路况信息；若第一道面检测信息中至少有一个第一道面检测信息满足预设损坏程度的病害路况信息，确定出现预设损坏程度的病害路况信息的第一道面检测信息为预设损坏程度的第一道面检测信息。
81.由于相关的扫描机器人在道路中进行扫描时，获得的第一道面检测信息可以为多个，因此需要对多个第一道面检测信息进行逐一判断，从而得到第一道面检测信息中，具体出现了预设损坏程度的第一道面检测信息。当获取了具体出现预设损坏程度的第一道面检测信息之后，便能够使得接下来在进行第二检测模式检测时，能够对应上具体的检测位置。
82.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足预设损坏程度的病害路况信息，包括：
83.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息的病害密集程度和/或病害严重程度；根据病害密集程度和/或病害严重程度，判断第一道面检测信息是否出现满足预设损坏程度的病害路况信息。
84.根据上述实施例可得，在判定预设损害程度时，可以通过判断病害的严重程度来进行确定。但仅通过一种维度，对病害的受损情况进行判断，对于不同的实际情况，可能得到不准确的判定结果。由此，为了提高判定结果的准确性，本实施例通过引入病害的密集程度进行判断。具体的判断方式可以包括三种：例如第一种，可以仅通过病害严重程度进行判断；第二种，可以仅通过病害密集程度进行判断；第三种，即判断病害严重程度又判断病害密集程度。通过此列举的三种判断方式，以应对不同的判断场景。
85.203、若第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中第二道面检测模式的检测速度小于第一道面检测模式的检测速度，第二道面检测模式的道路检测范围小于第一道面检测模式的道路检测范围，第二道面检测模式的检测精度大于第一道面检测模式的检测精度，第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于第二道面检测模式的道路位置定位准确度。
86.根据上述实施例可得，当出现了预设损坏程度的第一道面检测信息之后，由于每个第一道面检测信息都关联了对应的预设损坏程度位置，这样就可以确定出道路中，具体哪个位置出现了裂纹，凹陷等预设损坏程度问题。这时，再去对应的预设损坏程度位置，对具体的预设损坏程度进行详细的检测即可，例如在位置a的第一道面检测信息为预设损坏程度，此时可以得出位置a达到了一定的损坏程度，因此在位置a处可以进行详细的扫描，以
获得详细的预设损坏程度信息。由此，可以得到，本技术实施例中的第二道面检测信息是一种详细的道面检测信息，因此第二道面检测信息中包含了具体位置处，详细的具体预设损坏程度的相关信息。需要说明的是，若需要获得详细的第二检测信息，则在通过第二道面检测模式进行第二检测信息的扫描时，需要提高扫描能力，这些扫描能力就包括在牺牲一定速度的条件下，提高或者部分提高扫描的精细程度；同时缩小扫描范围，使得第二道面检测模式能够聚焦在出现了一定损坏程度的位置。因此，第二道面检测模式的速度和检测范围小于第一道面检测模式，第二道面检测模式的精度则大于第一道面检测模式。
87.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，在预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，包括：
88.通过预设的缺陷路况检测机器人，对在满足预设损坏程度的第一道面检测信息的位置对目标道路的各个车道进行检测，得到灰度图像、深度图像和探地雷达数据；对灰度图像、深度图像和探地雷达数据进行拼接，得到对应的道路位置的地表病害信息和地下病害信息，地表病害信息和地下病害信息为第二道面检测信息。
89.其中，由于该三种数据需要准确融合或者拼接，因此需要同步采集灰度图像、深度图像和探地雷达数据。
90.由于，在获取第二道面检测信息时，依旧可以通过人工的方式进行扫描，因此为了节省在进行第二道面检测信息过程中的人力成本，也可以通过预设的缺陷路况检测机器人进行扫描，该缺陷路况检测机器人的扫描精度相较于上述实施例中的车载设备的扫描精度更高。当然，该缺陷路况检测机器人的自身配置有动力装置，可以自主行径，但相较于车载设备来说，该缺陷路况检测机器人的行动速度较为缓慢，例如20公里每小时。此外，对目标道路的各个车道进行检测为：假设一个道路为双向六车道，单向三车道，若该道路的位置1需要进行详细检测时，对六车道进行全部的精细检查即可。
91.其中，该灰度图像和深度图像的获取方式可以为：通过近红外激光深度相机拍照，可以避免光照阴影干扰，同时生成灰度图像，和利用三角测量原理获得的深度图像。灰度图像用于反映灰度差异损坏，包括裂缝、修补块等；深度图像用于反映路面竖向形变，包括裂缝、沉陷等。而探地雷达数据可以通过电磁波在道路地下介质中传播时，当遇见具有介电常数差异的不同介质界面时，会产生振幅较大的反射波。当地下存在空洞、脱空等损坏信息时，因损坏位置存在与道路正常材料具有较大介电常数差异的空气、水，在损坏的边界处会产生异常波形，从而用于判断地下损坏。
92.而获取到了地表的灰度图像(相当于一个x和y轴方向上的预设损坏程度信息图像)，深度图像(相当于一个z轴方向上的预设损坏程度信息图像)，和探地雷达数据之后(相当于该位置处整体的空间信息)，根据坐标信息和空间信息进行拼接即可。此时便可以获得具体的预设损坏程度发生处的地上的预设损坏程度信息和地下的预设损坏程度信息。
93.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息之后，方法还包括：
94.对第二道面检测信息进行病害分析，得到对应的道路位置的地表病害分析结果和地下病害分析结果，病害分析结果包括地表病害轮廓，地下病害分析结果包括地下病害影响边界；对地下病害分析结果以及地表病害分析结果进行融合，得到融合病害结果；存储地
表病害分析结果、地下病害分析结果和融合病害结果。
95.其中，地表病害分析结果可以反映道路的地表病害状况，地下病害分析结果可以反映道路地下的病害结构状况。
96.根据上述实施例可得，对预设损坏程度发出进行详细的扫描之后，得到的第二道面检测信息是一种详细的道面检测信息，例如该第二道面检测信息可以包括位置a处裂纹的宽度，裂纹的深度等，将这些预设损坏程度的信息进行分析之后，便可以判定出该预设损坏程度位置的预设损坏程度路况的严重程度，从而可以判断出该位置处需要检修的紧急程度。
97.例如：由于前文已经说明，当地表或者地下出现裂纹、空洞、凹陷等病害时，病害之前会存在空气或者水等其他介质，此时雷达的探照电磁波会出现异常。此时便可以根据雷达的电磁波的异常程度来判定是否需要维修，例如根据电磁波的振幅异常来判断裂缝，或者凹陷等不同病害的大小。当电磁波振幅较大时，则需要维修；振幅较小时，则维修优先级较低等。
98.因此，在进行道路的病害分析时，可以对地表的病害结果和地下的病害结果同时分析。而同时分析完成之后，可以得到一个病害位置处的三种分析结果，例如单独的地下病害分析结果、单独的地表病害分析结果、以及综合的病害分析结果。这样做的目的是，用户可以根据不同的情况，选取合适的分析报告进行分析。
99.例如：当用户关心地表的道路状况时，可以单独查看地表病害分析结果；当用户关系地下的道路病害的结构损坏情况时，可以单独查看地下病害分析结果；当用户需要关心整体损坏情况时，可以查看融合病害分析结果。
100.此外，将地表与地下的分析报告融合的方式，可以将同一个位置处的病害进行关联，从而得到融合病害结果。
101.例如：若位置a处仅地表有裂纹，而地下无预设损坏程度，这时地表和地下的信息没有关联性；或者，位置a处仅地下有裂纹，而地表无裂纹，这时地表和地下的信息没有仍没有关联性；又或者，位置a处地表有裂纹，而地下的地质为疏松土质，该土质容易水土流失，使得道路的地下出现空洞，这时地表和地下的预设损坏程度仍不关联，且处理裂纹和处理空洞的问题是不同的，此时便可以将该位置a的不同病害进行关联，并综合分析，得出一个可以通过最小代价的方式，解决位置a处多个地下病害和地表病害的方案。
102.而存储的方式可以通过任意一种方式进行相关报告的存储，例如云端，存储装置等，具体此处不做限定。
103.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，存储地表病害分析结果、地下病害分析结果和融合病害结果之后，方法还包括：
104.若接收到显示地表病害分析结果和/或地下病害分析结果和/或融合病害结果的显示指令；
105.根据显示指令，将地表病害分析结果和/或地下病害分析结果和/或融合病害结果在预设的显示装置上进行显示。
106.根据上述实施例可得，在得到相应的分析结果之后，是可以提供给相关的报告阅读人或者报告的研究人进行阅读的。为此，还需要将相关的报告进行可视化操作。
107.具体的，就是将相关的报告进行显示，例如：若相关的人员希望浏览分析结果的报
告时，可以向终端申请浏览，这时，终端便可以将存储的报告在预设的显示装置上进行显示，例如外接的显示器或者网络中的一个指定的显示器上进行报告的显示。
108.其中，这些分析结果的报告还可能涉及到保密性的问题，因此在保密问题上，可以通过设置权限账户的方式，进行保密的操作。例如：若相关的用户仅能通过登录存在权限的账户，再通过该权限账户，进行浏览报告的申请，这时，终端才会将相应的报告进行显示。当然，关于保密的方式可以根据具体的情况进行设定，此处不做限定。
109.本技术提供的道路状况检测方法，可以先对需要检测的道路进行快速扫描，得到第一道面检测信息，该第一道面检测信息仅用于检测道路在具体的位置是否出现病害，因此可以进行快速扫描。当出现病害时，在获取病害处详细的第二道面检测信息，从而避免了对道路的逐一详细检测扫描。因此，在保证了检测精度的同时，提高了检测的效率。
110.为了更好实施本技术实施例中的道路状况检测方法，在道路状况检测方法之上，本技术实施例中还提供了一种道路状况检测装置，如图3所示，装置300包括：
111.第一检测模块301，用于通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，第一道面检测信息包括位置信息；
112.判断模块302，用于判断第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；
113.第二检测模块303，用于若第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中第二道面检测模式的检测速度小于第一道面检测模式的检测速度，第二道面检测模式的道路检测范围小于第一道面检测模式的道路检测范围，第二道面检测模式的检测精度大于第一道面检测模式的检测精度，第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于第二道面检测模式的道路位置定位准确度。
114.本技术提供的道路状况检测装置，可以先对需要检测的道路进行快速扫描，通过第一检测模块301检测道路的第一道面检测信息，该第一道面检测信息仅用于检测道路在具体的位置是否出现病害，因此可以进行快速扫描。再通过判断模块302判断出具体病害时，通过第二检测模块303，得到病害处详细的第二道面检测信息，从而避免了对道路的逐一详细检测扫描。因此，在保证了检测精度的同时，提高了检测的效率。
115.在本技术一些实施例中，第一检测模块301具体用于：
116.通过预设的车载设备对目标道路中预设车道的不同位置进行地表信息进行采集，得到地表信息，一个地表信息对应一个道路位置；或
117.通过车载设备对目标道路中预设车道中不同位置进行地下信息进行采集，得到地下信息，一个地下信息对应一个道路位置，与一个道路位置同时对应的一个地下信息和一个地表信息构成一个第一道面检测信息；
118.根据地表信息和地下信息，对目标道路进行检测。
119.在本技术一些实施例中，判断模块302具体用于：
120.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足预设损坏程度的病害路况信息；
121.若第一道面检测信息中至少有一个第一道面检测信息满足预设损坏程度的病害路况信息，确定出现预设损坏程度的病害路况信息的第一道面检测信息为预设损坏程度的
第一道面检测信息。
122.在本技术一些实施例中，判断模块302具体还用于：
123.判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息的病害密集程度和/或病害严重程度；
124.根据病害密集程度和/或病害严重程度，判断第一道面检测信息是否出现满足预设损坏程度的病害路况信息。
125.在本技术一些实施例中，第二检测模块303具体用于：
126.通过预设的缺陷路况检测机器人，对在满足预设损坏程度的第一道面检测信息的位置对目标道路的各个车道进行检测，得到灰度图像、深度图像和探地雷达数据；
127.对灰度图像、深度图像和探地雷达数据进行拼接，得到对应的道路位置的地表病害信息和地下病害信息，地表病害信息和地下病害信息为第二道面检测信息。
128.本技术实施例还提供一种终端设备，设备包括处理器、存储器以及存储于存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序以实现本技术实施例中任一项的道路状况检测方法中的步骤。其中，该终端设备，其集成了本技术实施例所提供的任一种道路状况检测方法，如图4所示，其示出了本技术实施例所涉及的终端设备的结构示意图，具体来讲：
129.该终端设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
130.处理器401是该终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行终端设备的各种功能和处理数据，从而对终端设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；处理器401可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界是面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
131.存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。
132.终端设备还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理
系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
133.该终端设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
134.尽管未示出，终端设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能，例如：
135.通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，第一道面检测信息包括位置信息；
136.判断第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；
137.若第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中第二道面检测模式的检测速度小于第一道面检测模式的检测速度，第二道面检测模式的道路检测范围小于第一道面检测模式的道路检测范围，第二道面检测模式的检测精度大于第一道面检测模式的检测精度，第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于第二道面检测模式的道路位置定位准确度。
138.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
139.为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种道路状况检测方法中的步骤。例如，计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
140.通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，第一道面检测信息包括位置信息；
141.判断第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；
142.若第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中第二道面检测模式的检测速度小于第一道面检测模式的检测速度，第二道面检测模式的道路检测范围小于第一道面检测模式的道路检测范围，第二道面检测模式的检测精度大于第一道面检测模式的检测精度，第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于第二道面检测模式的道路位置定位准确度。
143.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
144.具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意
组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
145.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
146.以上对本技术实施例所提供的一种道路状况检测方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。

技术特征：
1.一种道路状况检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，所述第一道面检测信息包括位置信息；判断所述第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；若所述第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中所述第二道面检测模式的检测速度小于所述第一道面检测模式的检测速度，所述第二道面检测模式的道路检测范围小于所述第一道面检测模式的道路检测范围，所述第二道面检测模式的检测精度大于所述第一道面检测模式的检测精度，所述第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于所述第二道面检测模式的道路位置定位准确度。2.根据权利要求1所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，包括：通过预设的车载设备对所述目标道路中预设车道的不同位置进行地表信息进行采集，得到地表信息，一个地表信息对应一个道路位置；通过所述车载设备对所述预设车道中不同位置进行地下信息进行采集，得到地下信息，一个地下信息对应一个道路位置；计算与一个道路位置同时对应的一个地下信息和一个地表信息的损坏程度加权值，直至计算出所述目标道路中不同位置的损坏程度加权值；根据所述目标道路中不同位置的损坏程度加权值，对所述目标道路进行检测。3.根据权利要求1所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述判断所述第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息，包括：判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息；若所述第一道面检测信息中至少有一个第一道面检测信息满足所述预设损坏程度的病害路况信息，确定出现所述预设损坏程度的病害路况信息的第一道面检测信息为预设损坏程度的第一道面检测信息。4.根据权利要求3所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息，包括：判断在不同位置的第一道面检测信息中的每个位置的第一道面检测信息的病害密集程度和/或病害严重程度；根据所述病害密集程度和/或病害严重程度，判断第一道面检测信息是否出现满足所述预设损坏程度的病害路况信息。5.根据权利要求1所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述在所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，包括：通过预设的缺陷路况检测机器人，对在满足所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置对所述目标道路的各个车道进行检测，得到灰度图像、深度图像和探地雷达数据；
对所述灰度图像、所述深度图像和所述探地雷达数据进行拼接，得到所述对应的道路位置的地表病害信息和地下病害信息，所述地表病害信息和所述地下病害信息为所述第二道面检测信息。6.根据权利要求1所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息之后，所述方法还包括：对所述第二道面检测信息进行病害分析，得到对应的道路位置的地表病害分析结果和地下病害分析结果，所述病害分析结果包括地表病害轮廓，所述地下病害分析结果包括地下病害影响边界；对所述地下病害分析结果以及所述地表病害分析结果进行融合，得到融合病害结果；存储所述地表病害分析结果、所述地下病害分析结果和所述融合病害结果。7.根据权利要求6所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述存储所述地表病害分析结果、所述地下病害分析结果和所述融合病害结果之后，所述方法还包括：若接收到显示所述地表病害分析结果和/或所述地下病害分析结果和/或所述融合病害结果的显示指令；根据所述显示指令，将所述地表病害分析结果和/或所述地下病害分析结果和/或所述融合病害结果在预设的显示装置上进行显示。8.一种道路状况检测装置，其特征在于，所述装置包括：第一检测模块，用于通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，所述第一道面检测信息包括位置信息；判断模块，用于判断所述第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；第二检测模块，用于若所述第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在所述预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对所述目标道路进行检测，得到第二道面检测信息，其中所述第二道面检测模式的检测速度小于所述第一道面检测模式的检测速度，所述第二道面检测模式的道路检测范围小于所述第一道面检测模式的道路检测范围，所述第二道面检测模式的检测精度大于所述第一道面检测模式的检测精度，所述第一道面检测模式的道路位置定位准确度小于所述第二道面检测模式的道路位置定位准确度。9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至7任一项所述的道路状况检测方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至7任一项所述的道路状况检测方法中的步骤。

技术总结
本申请提供一种道路状况检测方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：通过预设的第一道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第一道面检测信息，第一道面检测信息包括位置信息；判断第一道面检测信息中是否存在预设损坏程度的第一道面检测信息；若第一道面检测信息中存在预设损坏程度的第一道面检测信息，在预设损坏程度的第一道面检测信息的位置，通过预设的第二道面检测模式，对目标道路进行检测，得到第二道面检测信息。本申请提供的道路状况检测方法，可以对仅出现病害处的地方详细扫描，避免了对道路的逐一详细检测扫描。因此，在保证了检测精度的同时，提高了检测的效率。提高了检测的效率。提高了检测的效率。


技术研发人员：邓勇军 杨睿 张中杰 桂仲成
受保护的技术使用者：成都圭目机器人有限公司
技术研发日：2022.01.07
技术公布日：2023/7/21