基于事件相机与事件-信号-图像转换的市政道路病害检测方法
朱 昱1，刘仕福1，李光耀1，茹 晨2，南君丽1，连宏兵1，童 峥3*
(1. 新疆交勘致远工程科技有限公司，新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830009; 2. 新疆交通规划勘察设计研究院有限公司，新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830006; 3. 东南大学 交通学院，江苏 南京 210096)
摘 要： 基于数字图像和三维激光的市政道路病害检测方法易受强光、阴影等复杂环境条件干扰，准确性难以保障。针对这一问题，笔者提出了一种基于事件相机与事件-信号-图像转换的市政道路病害检测与形态分割方法。首先，事件相机是一种超高频动态捕捉传感器，用于采集路表事件数据并将其表示为事件特征单元，实现强光、阴影等复杂市政道路环境下的路表信息采集;其次，自适应事件特征累积算法对比相邻时间戳的事件特征单元的相似度，并将其累积生成病害特征矩阵，实现市政道路病害的事件数据有效累计;最后，基于短时傅里叶变换深度神经网络，自动提取特征矩阵中的病害特征并实现病害检测与形态分割。在不同采集速度和光照环境下进行了准确性与稳定性测试，涵盖1 745组市政道路检测数据。试验结果表明，该方法的病害形态分割召回率、精度、F1指数与交并比分别为87.23%、87.28%、87.24与76.69%，显著优于传统数字图像和三维激光方法。此外，该方法在强光、阴影等环境条件下的病害形态分割准确性基本保持稳定。
关键词： 市政道路; 病害检测; 事件相机; ESI-C
基金项目： 国家自然科学基金(52308447);新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2021B01005);江苏省青年科技人才托举工程项目(JSTJ-2024- 089)
引文格式： 朱昱，刘仕福，李光耀，等. 基于事件相机与事件-信号-图像转换的市政道路病害检测方法[J]. 市政技术，2026，44(1)：67-74，84. (ZHU Y，LIU S F，LI G Y，et al. Urban road diseases detection based on the conversion of event camera and event-signal-image[J]. Journal of municipal technology，2026，44(1)：67-74，84.)