基于全景技術的高速路產路權管理平臺

李應華

（江西省公路路政管理總隊，南昌 330038）

0 引言

高速公路路產和路權信息是路政部門對所管區域內公路進行建設、執法和維護等活動中生成的，是高速公路真實現狀的載體和原始資料。因此了解和維護路產路權是保護國有資產和發展公路事業的基礎，具有重要意義。當前我國處在經濟新常態，高速公路管理迎來了交通執法管理改革的重大機遇，保護好路產路權，是推動公路可持續高質量發展的必然要求。有關部門對高速公路建設力度的不斷加大,高速公路總里程數也在持續增加，相應的路政管理內容多而且復雜，做好路政管理工作比以往任何時期都要更難。因此，為了保障高速公路路產路權正常有序運營，建立一個高效、科學、規范、精準的路產路權信息采集系統，是推進高速公路現代化建設和信息化路線必不可少的環節。

路政管理是公路管理的核心部分。然而在現有的路產路權管理體系中，主要還是依靠高速公路路政執法部門，通過定期路面巡查對路產路權情況進行人工監控和記錄上報，對各類損壞、盜竊及其他違規違法事件進行勘察和追蹤。各級高速公路在路政管理中存在執法技術比較落后，技術更新速度相比高速公路的發展還遠遠不夠的問題。為響應交通運輸部信息化建設要求，提升高速公路路產路權巡查工作效率，加強路產路權數據采集與管理，本研究研發了基于移動智能終端的高速公路三維全景影像技術的路產路權信息采集系統，將大量人力工作通過機器學習與三維全景技術轉化為自動化處理方式，對當前高速路政執法管理工作有多方面促進作用。

1 系統總體設計

本文旨在建立一套信息互通、協同高效、使用靈活的路產路權信息采集平臺，實現對高速公路路產可視化實時管理和對各類路產進行自動化勘察和追蹤。提高路政管理部門信息服務水平，構建路產路權新型管理和執法機制。在充分調研路產路權執法需求后，依據系統研發目標明確、技術先進、簡單適用的原則，確定路產路權執法平臺體系的工作流程，對平臺的數據結構以及功能邏輯關系進行總體設計。

結合路政執法需求分析及高速公路管理的信息化現狀,基于全景技術的高速路產路權管理平臺系統后端架構使用Java SSM 框架構建Restful API服務；用戶端采用B/S架構設計，構建響應式布局，適配Chrome、IE、EDGE 等主流瀏覽器。總體框架如圖1 所示。平臺分為支撐層、數據層、服務層和應用層四個層面。

圖1 平臺框架

支撐層是路政執法系統建設、運行和服務的必備條件。在軟硬件的支持下，通過移動式三維全景采集設備對高速公路上的路面狀況進行數據采集，并通過移動設備將采集的數據及高精度位置信息實時上傳到后臺服務器。

數據層是路政執法系統的物質載體,是公路位置數據、路產屬性數據、執法業務數據的存儲場所。數據層主要對上傳到服務器的數據進行管理。針對具有路產路權信息的三維實景進行路產路權位置、屬性信息進行提取，并將提取信息寫入數據庫，為路產路權數據庫的形成提供基礎信息來源。

服務層是路政執法系統的核心，用于處理和執行相應的業務指令。在服務層，程序自動進行全景拼接處理及圖像識別處理，產生一個具有路產路權信息和位置信息的三維實景。提供一個可實現全景制作、全景互動、全景管理、全景可視化等功能的全景制作發布系統，并與高速公路路政業務管理及執法監督平臺無縫集成對接，實現高速公路實景三維和地理數據的相互結合。

應用層通過可視化的用戶界面，為路政執法人員提供數據采集和管理等功能。在應用層，設計研發基于移動智能終端三維全景影像采集系統，通過移動智能終端搭載全景攝像傳感器，拍攝高速公路路產路權全景影像。此外本研究還采用B/S 架構基于WebGIS 技術研發路政執法管理端平臺。

2 關鍵技術

2.1 基于Krpano的三維全景系統研發

三維全景也稱為全景環視或360°全景,是一種基于相機對現實環境進行多角度環繞拍攝,然后對拍攝的照片拼接合成并利用可視化引擎實現三維虛擬漫游效果。本研究在Krpano 平臺的支持下，基于WebGL 和JavaScript 腳本構建快速和高質量渲染的高速公路全景漫游系統，并通過XML（extensible markup language）靈活配置場景內容。如圖2所示，本研究在路政執勤車上裝備自動化全景設備，研發拍攝控制軟件，實現執勤時按需拍攝。在管理端利用Krpano 提供的二次開發接口研發全景漫游系統。結合Web-GIS開發技術，我們在高速公路全景中集成了百度地圖、天地圖等常見的網絡地圖，并將全景視頻、路產POI 等進行集成，部署于服務器供系統調用。此外利用VR 插件，在本系統中實現了WebVR功能。

圖2 全景拍攝系統

2.2 基于WebGIS路政執法功能實現

WebGIS 是一種基于Web 的分布式地理信息系統，由服務端和客戶端構成。WebGIS 相比傳統GIS系統具有異地使用、多用戶、跨平臺、更新統一等優點。本系統充分利用高速公路基礎數據、全景數據、執法數據等眾多業務數據，有效結合GIS的空間分析和分層展示技術，實現路政執法業務信息與數字地圖的有效集成。并利用互聯網協議，將該公路基礎設施和執法業務的空間位置高度融合轉化到客戶端地圖顯示界面上。通過網絡對路產信息和路政執法數據進行發布和應用，從而讓路政執法信息在工作人員之間共享和協同應用。并且與其他相關業務單位數據信息服務互調整合，實現更加直觀、高效、便捷的并行運營管理。

2.3 基于機器學習的路產自動檢測

針對道路交通標志識別系統中的識別精度和識別實時性問題，利用機器學習技術自動提取交通信息一直是人工智能領域的研究熱點。本系統將基于機器學習算法的目標自動識別標注技術應用于全景圖像路產信息提取。參見圖3，本系統利用OpenCV 函數庫提取樣本圖像Haar 紋理特征，Haar 特征值通過照片的灰度變化情況計算而得，使用Haar 矩形特征相比使用照片的像素具有更高的魯棒性，而且具有形式簡單，計算速度快等優點。在另一方面本系統采用Adaboost 算法，通過對原始樣本進行多次迭代訓練，得到性能較低的弱分類器，最后通過加權組合生成具有更優性能的強分類器在全景圖像上進行路產路權自動識別。Adaboost 集成算法是一種迭代算法，是目前在計算機視覺領域運用非常廣泛的技術。

圖3 路產紋理信息提取

3 系統主要功能

3.1 高速公路路政巡查功能

公路巡檢是路政管理部門一項重要的日常管理工作。本系統通過配備全景設備的巡查車輛完成高速公路全景數據采集。利用全景處理引擎自動化實現路產路權的全景信息化建設工作。根據業務需求，分為三種執法巡查模式。

3.1.1 等距自動巡查

在執法過程中,路政巡查人員可以隨時隨地在移動端提前制定巡查距離。系統將通過實時定位，當巡查車輛行駛指定距離時自動觸發全景拍攝，并及時上傳現場照片。

3.1.2 定點自動巡查

主要針對核心業務要求，執法車輛經過本單位所管轄路段的路產設施（橋梁、通道、交通標志等）時，自動執行拍攝任務，也可以在系統中新增任務點。

3.1.3 手動巡查

執法過程中，遇見突發事件可以手動執行拍攝任務。

參見圖4，巡查過程中產生的全景影像將在服務器自動拼接，生成Krpano 全景漫游服務，并且自動構建WebVR功能。

圖4 巡查全景和WebVR功能

3.2 路產路權檢測和識別

該子系統針對各級路政管理部門所管轄路段的路產設施（橋梁、通道、交通標志等）和路產設施以外的路權建立智能電子化管理。該子系統分為路產標志檢測和路產屬性識別兩個模塊。路產標志檢測是在三維全景圖像中尋找相關路產目標并定位。路產屬性識別是對路產的信息進行提取和分類。

在路產標志識別模塊，基于高速路產具有豐富的邊緣信息，本系統通過Opencv 訓練路產檢測分類器提取路產（如路牌）輪廓實現路產在全景中的定位。首先利用OpenCV 的樣本集工具將高速公路交通標志等不同路產樣本轉化為訓練分類模型時所支持的格式（*.vec）；利用OpenCV 計算路產在全景照片中的Haar 特征值。然后利用Adaboost 算法訓練一個最終路產級聯檢測器。

在路產屬性識別模塊，如圖5所示，系統可以利用檢測器自動檢測全景中的路產設施，然后基于全景拍攝時獲得的定位信息，篩選數據庫中備案的路產，從而實現全景和實際路產匹配和識別。參見圖6，在路產檔案功能系統中，路政管理人員可以對匹配結果進行檢查和編輯。

圖5 路產路權屬性自動匹配系統

圖6 路產檔案功能界面

3.3 一張圖功能

基于地理基礎數據、高速公路路網、路政業務數據、全景執法數據，參見圖7，本系統利用全景技術打造高速公路路政執法一張圖平臺。通過定制可視化工作界面，并接入高速公路路政業務管理及執法監督平臺，采用定制化工作流，實現上傳自動綁定路產路權一張圖進行結合展示。該功能借助執法全景進行高速公路全路段宏觀監測，結合多源數據融合實現高速路產路權信息和公路空間信息的有機融合，為路政管理部門提供路產設施規劃設計、運行維護、交通調查、環境監測與評估等決策支持。

圖7 一張圖功能

3.4 人員和設備管理

該功能子系統充分結合GIS、定位、互聯網等技術，獲得路政執法車和執法人員的實時位置，實現對路政執法的動態高效管理，參見圖8。遇在各種預定的案件或突發案情發生時，該系統能夠快速反應，在管理端的觸發提醒，在地圖上精準定位事件發生的地點，根據當前執法人員和車輛狀態，提供有參考意義的資源和人員調度方案，提升路政管理部門的案件應急能力。

圖8 車輛巡查軌跡管理

4 結語

基于全景技術的高速路產路權管理平臺建立在全景、機器學習相關關鍵技術和路政執法監察相關核心業務知識的基礎之上，結合Web-GIS強大數據管理和可視化功能，構建了一個移動化、智能化的路政執法系統。本系統從實用性出發，設計和構建了路政執法全景平臺，探索了一條新的路政執法模式。具體如下：

（1）自動化構建三維實景體驗系統。通過移動設備完成高速公路的全景數據采集工作，自動上傳到全景制作發布平臺，利用全景引擎自動化實現路產路權的全景信息化建設工作。

（2）路面路產路權信息的自動提取。該項目研究使用機器學習的方法對標志牌進行識別，提取標志牌的圖形特征并分辨，不僅準確率高并且大大節省了人力成本和時間成本。

（3）基于GIS 的全景空間化技術。通過連續的拍攝實景三維圖像并記錄位置坐標，運用二維GIS地圖顯示這些連續的實景三維圖像，為用戶提供了豐富的環境信息、位置信息，實現路產路權的高效數字化和三維化顯示。