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龙图腾网获悉上海城建城市运营(集团)有限公司;同济大学申请的专利一种基于结构光的路面车辙精细测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115164762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210785268.5，技术领域涉及：G01B11/22；该发明授权一种基于结构光的路面车辙精细测量方法是由戴振宇;滕丽;李亦舜;杜豫川;操莉;刘成龙;张香设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构光的路面车辙精细测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于结构光的路面车辙精细化测量方法，首先对采集的路面点云数据进行去噪、去坡度和二维栅格化处理，然后将栅格化内的点云数据的各类特征映射为灰度图像，最后基于图像识别和多特征融合的方法实现车辙的识别与精细测量。由于采用了车载结构光采集设备进行点云数据采集，因此能够支持动态车流速度下路面车辙程度的测量，实现更为快速、精细的车辙检测与精细评价。同时，也为道路养护部门提供更加精细的道路损伤情况，为养护资金分配和措施选择提供依据。还由于采用二维栅格化处理点云数据，因此极大地降低了点云数据处理的计算量以及对人工或高精度仪器的依赖，对大规模路面性能高频数字化检测具有重要意义。

本发明授权一种基于结构光的路面车辙精细测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构光的路面车辙精细测量方法，其特征在于，包括： 步骤S1，将结构光采集设备安装在检测车上，以俯视角度拍摄待测路面，采集路面点云数据； 步骤S2，对所述点云数据进行预处理，所述预处理包括去噪和去坡度； 步骤S3，对预处理后的点云数据进行x,y平面的二维栅格化处理； 步骤S4，提取各栅格内的点云数据的各类特征，并将归一化后的各类特征分别映射为灰度图像，所述点云数据的特征类型至少包括去坡度后的点云的高度值、点云的反射强度值、表面法线、主曲率、点特征直方图描述子、快速点特征直方图描述子和3D形状内容描述子； 步骤S5，利用图像识别方法识别所述灰度图像中的异常区域作为车辙区域，所述图像识别方法至少采用卷积神经网络识别方法或支持向量机识别方法中的任意一种； 步骤S6，提取所述车辙区域内的点云数据，以此计算该车辙区域的最大深度、宽度、长度、区域面积以及区域体积作为车辙的评价指标， 其中，所述车辙区域的最大深度的计算过程如下： 步骤S6-1，计算所述的车辙区域的点云数据中每个点到其最近的k个点的z轴方向的平均距离dz，所有点构成集合Dz{dz1,dz2,…,dzn}； 步骤S6-2，取集合Dz中的最大值对应的点云作为最高点，取其z轴坐标作为地面高度zo； 步骤S6-3，计算归一化的车辙区域点云数据z轴最小值对应的点云作为最低点，取其z轴坐标作为车辙最大深度处高度z2； 步骤S6-4，取zo-z2作为该车辙区域的最大深度， 所述车辙区域的宽度通过采用最小二乘法在所述的灰度图像中拟合车辙区域的最小外接矩形，将该最小外接矩形的短边长度作为所述车辙区域的宽度w， 所述车辙区域的长度为所述最小外接矩形的场边长度l， 所述车辙区域的区域面积为w×l， 所述车辙区域的区域体积为 其中，为平均深度，该平均深度通过该车辙区域内点云z轴的平均值取地面高度zo与的差值得到。

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