路面综合性能评价与现代检测技术及应用

路面技术状况检测技术和评定方法一直在不断地发展和完善中，《路面综合性能评价与现代检测技术及应用》归纳总结了路面技术状况检测技术和评定方法的发展历程，详细阐述了路面的纵断面和横断面、路面损坏及道路桥头沉降等方面的检测技术在不同发展阶段的技术原理、实践应用和评定方法，并针对目前先进的三维检测技术、人工智能技术和资产管理技术在路面检测领域的研究及应用进行了说明和解析，进而提出路面技术状况评定及检测技术的发展趋势和发展方向。以平整度、车辙、抗滑性能和路面损坏为例进行简要说明。路面平整度检测以断面类检测技术和响应类检测技术为主，采用颠簸累积仪和激光路面平整度仪实现路面平整度的自动化检测，其中如何实现变速和随时停车情况下的路面平整度精确检测是平整度检测科学研究和技术发展的重点。对于路面车辙，目前采用横向布置的激光、超声和红外等非接触位移传感器来检测路面横断面，实现了利用激光和数字图像进行非接触自动化检测的目的，其中如何利用密集的车辙断面值进行路面变形类病害（如坑槽、拥包与沉陷等）的检测和评价是今后的研究重点。对于路面抗滑性能，可以通过测量路面构造深度来进行检测，目前常用的方法有铺砂法、排水测定法、数字图像法和激光断面检测法，实现了利用激光和数字图像技术进行非接触自动化检测的目的，而高精度与强通用性是未来路面构造深度检测的发展方向。就路面损坏检测而言，由于病害本身的形成机理复杂且形态多样，因此目前还停留在人工检测和基于人工辅助检测的半自动化检测（二维检测技术）阶段。其中，二维路面损坏检测是以人工辅助的方式，筛选道路（灰度）图像并进行病害标注分析的一种检测方法，是目前我国主流的路面损坏检测方法，普及率高，但自动化率低。此外，由于路面情况复杂，加之纹理、阴影、异物等干扰因素的存在，该检测方式很难分辨病害类型，极易造成漏检和误判，同时基于单一的病害灰度特征信息无法实现全自动、大规模、高强度的路况检测工作。因此，改变检测模式、开展基于人工智能的三维路面损坏自动化检测将是路面损坏检测未来的发展方向。与此同时，随着路面检测技术的不断革新，路面技术状况评定方法也将得到进一步完善。

随着我国公路建设里程不断增加，我国道路交通网络基本建成，“五纵五横”综合运输大通道基本贯通。截至2022年年底，全国公路里程为535，48万km，高速公路里程为17.73万km，稳居世界首位。为进一步提高公路交通运输的社会经济效益，我国在公路建设快速发展的同时，逐渐意识到优化公路交通运营管理、加强路面养护管理、提升道路服务水平的重要性。2022年，我国公路养护里程为535.03万km，占公路里程比重为99.9%。由此可见，我国公路正逐渐进入病害爆发期，相关单位将面临公路集中养护、大修和改造的压力，路面质量状况检测任务极为艰巨，路面养护管理工作面临严峻考验。
　　2018年4月，交通运输部印发了《公路养护工程管理办法》，要求进一步加强和规范公路养护工程管理，提高养护质量和效益，鼓励运用自动化快速检测技术开展道路检测工作。因此，为了更好地在行业内普及现代化的路面质量状况检测技术，促使行业内从业者了解相关检测技术的理论、应用场景和发展前景，掌握路面质量状况评定的基本原理和方法，笔者研究团队结合三十余年的研发、生产和应用经验，针对路面综合性能评价与现代检测技术及应用领域的相关科学技术和应用实践等问题进行了系统描述和回答。
　　公路养护管理工作日趋重要，公路技术状况的高效检测与准确评价已成为公路科学养护的重中之重。公路技术状况检测和评定主要包含四部分内容，分别是路基、路面、桥隧构造物和沿线设施。其中，路面技术状况检测和评定主要包括路面损坏、平整度、车辙、磨耗（构造深度）、跳车、抗滑性能（横向力系数）和结构强度（弯沉）等。通过路面检测技术能够获取包括路面病害类型、数量、几何参数等在内的道路特征，从而有助于进一步评定道路的损坏程度和技术状况，为道路的建设、管理、养护和运输提供数据参考和重要依据。回顾历史，路面检测技术的发展主要经历了三个阶段：从早期传统的人工检测到20世纪末的半自动化检测，再到当前的无损自动化检测。在实际生产生活中，人工检测和半自动化检测存在检测效率低、安全隐患大、影响交通运行、结果主观性强和不利于周期性检测等缺陷。特别地，我国交通运输行业正积极倡导绿色低碳，推进交通可持续发展。面对大规模、高强度的道路养护管理工作，人工检测和半自动化检测显然无法满足需求。因此，研发新技术、开发新装备，实现智能、准确、高速、无损的路面质量状况自动化检测和评定已成为道路养护管理的关键所在。
　　路面技术状况检测技术和评定方法一直在不断地发展和完善中，本书归纳总结了路面技术状况检测技术和评定方法的发展历程，详细阐述了路面的纵断面和横断面、路面损坏及道路桥头沉降等方面的检测技术在不同发展阶段的技术原理、实践应用和评定方法，并针对目前先进的三维检测技术、人工智能技术和资产管理技术在路面检测领域的研究及应用进行了说明和解析，进而提出路面技术状况评定及检测技术的发展趋势和发展方向。以平整度、车辙、抗滑性能和路面损坏为例进行简要说明。路面平整度检测以断面类检测技术和响应类检测技术为主，采用颠簸累积仪和激光路面平整度仪实现路面平整度的自动化检测，其中如何实现变速和随时停车情况下的路面平整度精确检测是平整度检测科学研究和技术发展的重点。对于路面车辙，目前采用横向布置的激光、超声和红外等非接触位移传感器来检测路面横断面，实现了利用激光和数字图像进行非接触自动化检测的目的，其中如何利用密集的车辙断面值进行路面变形类病害（如坑槽、拥包与沉陷等）的检测和评价是今后的研究重点。对于路面抗滑性能，可以通过测量路面构造深度来进行检测，目前常用的方法有铺砂法、排水测定法、数字图像法和激光断面检测法，实现了利用激光和数字图像技术进行非接触自动化检测的目的，而高精度与强通用性是未来路面构造深度检测的发展方向。就路面损坏检测而言，由于病害本身的形成机理复杂且形态多样，因此目前还停留在人工检测和基于人工辅助检测的半自动化检测（二维检测技术）阶段。其中，二维路面损坏检测是以人工辅助的方式，筛选道路（灰度）图像并进行病害标注分析的一种检测方法，是目前我国主流的路面损坏检测方法，普及率高，但自动化率低。此外，由于路面情况复杂，加之纹理、阴影、异物等干扰因素的存在，该检测方式很难分辨病害类型，极易造成漏检和误判，同时基于单一的病害灰度特征信息无法实现全自动、大规模、高强度的路况检测工作。因此，改变检测模式、开展基于人工智能的三维路面损坏自动化检测将是路面损坏检测未来的发展方向。与此同时，随着路面检测技术的不断革新，路面技术状况评定方法也将得到进一步完善。
　　本书的主要内容包含五个部分（图1）：第一部分为前言，主要对本书撰写的目的、定位、意义和主要内容进行概述；第二部分对路面技术状况评定方法及检测技术进行了宏观层面的概述，包括第1章面向公路养护的路面检测技术分类、第2章路面技术状况评定指标体系；第三部分介绍不同路面技术状况的检测技术和评定方法，包括第3章路面纵断面检测技术及状况评定、第4章路面横断面检测技术及状况评定、第5章路面损坏检测技术及状况评定、第6章道路桥头沉降检测技术及状况评定；第四部分介绍先进的三维检测技术、人工智能技术和资产管理技术在路面检测、养护领域的研究与应用，并从系统应用角度介绍了典型检测系统的性能指标和检定方法，具体包括第7章三维检测技术应用于路面技术状况评定、第8章人工智能技术应用于路面损坏分类和辨识、第9章典型路面检测系统性能汇总和评价指标、第10章路面质量数据资产管理信息系统和平台；第五部分为结语，主要阐述未来路面技术状况评定及检测技术的发展方向。

前言

第1章 面向公路养护的路面检测技术分类
1．1 公路路面养护管理的现状及基本问题
1．2 公路路面检测技术
1．3 公路路面养护质量控制措施

第2章 路面技术状况评定指标体系
2．1 公路路面技术状况评定指标体系
2．1．1 公路技术状况评定
2．1．2 路面技术状况评定
2．2 农村公路技术状况评定指标体系
2．2．1 农村公路技术状况评定
2．2．2 农村公路路面技术状况评定
2．3 城镇道路路面技术状况评定指标体系
2．3．1 路面技术状况评价体系
2．3．2 分项指标评价
2．4 路面技术状况检测与调查频率
2．4．1 公路路面
2．4．2 农村公路路面
2．4．3 城镇道路路面

第3章 路面纵断面检测技术及状况评定
3．1 路面纵断面
3．1．1 概述
3．1．2 路面纵断面剖面曲线的特征指标
3．1．3 路面纵断面剖面曲线的影响
3．2 路面平整度
3．2．1 路面平整度概述
3．2．2 路面平整度的影响
3．2．3 路面平整度的评价指标
3．2．4 路面平整度检测方法
3．2．5 路面平整度计算模型
3．3 路面构造深度
3．3．1 路面构造深度概述
3．3．2 路面构造深度的影响
3．3．3 路面构造深度评价指标
3．3．4 路面构造深度检测方法
3．3．5 路面构造深度计算模型
3．4 路面跳车和路面磨耗
3．4．1 路面跳车的概述及影响
3．4．2 路面磨耗的概述及影响
3．4．3 路面跳车和路面磨耗计算模型

第4章 路面横断面检测技术及状况评定
4．1 路面横断面
4．1．1 路面横断面概述
4．1．2 路面横断面检测技术
4．2 路面车辙
4．2．1 路面车辙概述
4．2．2 路面车辙产生的因素及影响
4．2．3 路面车辙检测方法
4．2．4 路面车辙深度计算模型
……

第5章 路面损坏检测技术及状况评定
第6章 道路桥头沉降检测技术及状况评定
第7章 三维检测技术应用于路面技术状况评定
第8章 人工智能技术应用于路面损坏分类和辨识
第9章 典型路面检测系统性能汇总和评价指标
第10章 路面质量数据资产管理信息系统和平台

结语
参考文献