道路交通标线逆反射亮度系数动静态测量对比分析

■陈冬青

（福建省福泉高速公路有限公司，福州 350000）

道路标线通过传递给交通参与者标准化信息来疏导交通，可有效提高通行能力，且对交通安全起着十分重要的作用[1]。2018 年3·15 晚会播出了道路交通标线存在问题[2]，为此相关政府部门立即进行了“公路标线质量控制专项治理工作”。

道路标线逆反射亮度系数直接反应标线视认性能[3]，是判断标线养护的重要依据。 已有的标线逆反射亮度系数检测分为手持式静态检测和车载式动态检测[4]。 手持设备主要应用于公路交工验收，但交通标线检测的意义主要在公路运营养护期，确保交通运行高效、安全，标线养护规模庞大导致标线检测高频多次，而手动检测费时、费力、不安全，数据采集不及时、缺乏可靠性[5]，严重影响我国道路交通标线的质量，故车载逆反射亮度系数测量仪的推广使用迫在眉睫。

车载标线逆反射亮度系数测量仪， 能连续、多频率采集大量不同环境下的道路标线逆反射系数，及时可靠反映道路标线问题， 进一步提升公路安全。 利用实时采集数据构建公路标线“互联网+”养护数据可视化系统，信息化、智能化手段的应用可使公路路面标线检测大为简化， 提高标线管养效率，降低标线管养成本，对于推动我国的公路交通安全基础设施智能化养护具有十分重要的意义。

国外现有产品有RoadVista （美国）[6]、Zehntner（瑞士）[6]、DELTA（丹麦）[7]、Easylux（巴西）[7]，都采用车载仪器采集高亮度反光安全服、夜间道路安全标志标线以及具有反光性能材料的逆反射亮度系数数值。 国外产品在国内目前应用不多，且缺失数据获取方式及数据来源机制机理，无法验证其可靠性，也不利于开展相关研究及国内相关产业生态发展。国内产品主要有北京京衢[9]、四川京炜生产，北京京衢手持式标线逆反射检测设备已得到市场广泛认可，车载式标线逆反射亮度系数检测设备也研发2 年有余。

本研究采用北京京衢RP-MR11 车载式标线逆反射亮度系数测量仪和RP-R18 手持式交通标线逆反射亮度系数测量仪分别采集北京市房山区依山路普通标线以及G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站雨夜标线、预成型标线带、普通标线的逆反射亮度系数，对比分析两种标线检测方法的检测数据，分析车载测量仪应用于逆反射亮度系数测量的准确性及可行性。

1 试验设计

1.1 测试仪器

RP-MR11 车载标线逆反射亮度系数测量仪，见图1；RP-R18 手持标线逆反射亮度系数测量仪，见图2。

图1 RP-MR11 车载式逆反射亮度系数测量仪

图2 RP-R18 手持式逆反射亮度系数测量仪

1.2 测试路段

采集北京某路段以及G15 福泉高速镜洋收费站—福州收费站400 m 雨夜标线、260 m 预成型标线带、200 m 普通标线。

1.3 测试方法

1.3.1 静态测量

使用手持式测量仪，测量路段连续桩号的逆反射亮度系数，取该桩号多次测量平均值作为该逆反射亮度系数。

1.3.2 动态测量

测试车到达起始桩号位置时开始测量，到达终点标记时结束测量，存储记录测量数据，排除异常数据。 车辆行驶过程会产生偏位、偏航、俯仰、滚转等运动，导致车载逆反射亮度系数测量仪无法保证其测量的几何体条件，使测量结果偶然误差较大，且未进行校正的原始数据也可以看出实际车载采集数据上下波动较大，故测量结果采用10 m/15 m测量单元范围内的逆反射亮度系数平均值。 在较大的误差影响下，本研究在剔除异常数据时采用较为简单的方式，即剔除超过该段测量均值10%，由于测试路段环境不同，此值应适当调整。 得到标线连续桩号的逆反射亮度系数，在进行车载与手持方式对比时，车载数据取3 次测试数据的平均值，以排除行车不规范和其他偶然因素导致的系统误差。

1.4 动、静态测量对比方法及测试误差计算

动、静态测量得到的都是连续桩号的逆反射亮度系数，动、静态测量测量结果对比时采用的是10 m/15 m 平均值进行对比，原因如下：（1）单独针对桩号的逆反射亮度系数测量随机性太强，即使同一台仪器、同一位置，仪器方向、角度稍有不同，所测得的逆反射亮度系数也不同；（2）动、静态桩号存在误差，单独对比各桩号的动、静态标线逆反射亮度系数难度太大；（3）若10 m/15 m 的平均值可表达该段落内标线的可视性对标线养护提出的要求，就没有对比各桩号的动、静态标线逆反射亮度系数的必要性。

测试误差计算方法如下：

（1）相对标准偏差：

式中： S—样本标准误差；xi—第i 个样本检测逆反射亮度系数；x—样本检测逆反射亮度系数算数平均值；n—样本个数。

（2）测试值误差：

式中：R—示值误差；R静—静态检测测点平均值；R动—动态检测测点平均值。

2 结果与分析

2.1 车载动态与手持设备静态测试数据对比

采用RP-MR11 和RP-R18 对北京市房山区依山路某路段标线进行逆反射亮度系数采集，某一标线测点数值为10 m 内采集平均值， 得到车载动态与手持设备静态测试数据对比结果见图3。 该路段共15 组车载动态与手持设备静态测试数据平均误差1.00%，最大相对标准偏差7.58%，有13 组数据误差不超过5%， 说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 替代RP-R18 进行数据采集是可行的。

图3 车载静态与手持设备静态测试数据对比

2.2 高速雨夜标线车载动态与手持静态测试数据对比（路段1：K0+000-400）

采用RP-MR11 和RP-R18 对G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站（路段1：K0+000-400）雨夜标线逆反射亮度系数进行采集，某一标线测点数值为15 m 内采集平均值， 得到车载动态与手持设备静态测试数据对比结果见图4。该路段27 组车载动态与手持设备静态测试数据平均误差-0.55%，最大误差6.31%，26 组数据误差不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 替代RP-R18 进行雨夜标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图4 高速雨夜标线车载动态与手持静态测试数据对比

2.3 高速普通标线车载动态与手持静态测试数据对比（路段2： K0+400-600）

采用RP-MR11 和RP-R18 对G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站（路段2： K0+400-600）普通标线逆反射亮度系数进行采集，某一标线测点数值为15 m 内采集平均值， 得到车载动态与手持设备静态测试数据对比结果见图5。 该路段9 组车载动态与手持设备静态测试数据平均误差-0.94%，最大误差1.79%，误差均不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 替代RP-R18 进行普通标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图5 高速普通标线车载动态与手持静态测试数据对比

2.4 车载不同时速下动态测试数据分析

采用RP-MR11 对北京市房山区依山路某路段普通标线进行逆反射亮度系数采集，某一标线测点数值为10 m 内采集平均值， 得到车载不同时速下动态测试数据对比结果见图6。该路段10 组车载不同时速下动态测试数据平均误差2.64%，最大误差相对标准偏差4.23%，误差均不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 基本不受车速影响，进行高频多次的标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图6 车载不同时速下动态测试数据对比

2.5 车载不同光照度情况下（正午和傍晚）测试数据对比

采用RP-MR11 和RP-R18 对G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站雨夜标线逆反射亮度系数标线进行逆反射亮度系数采集，某一标线测点数值为10 m 内采集平均值，对不同光照度情况下（正午和傍晚）测试数据对比，得到车载不同光照度情况下（正午和傍晚）测试数据对比结果见图7。 该路段10 组数据车载不同光照度情况下（正午和傍晚）动态测试数据平均误差2.96%，最大误差相对标准偏差8.20%，9 组数据误差均不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 基本不受光照影响，进行高频多次的标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图7 车载不同光照度情况下（正午和傍晚）测试数据对比

2.6 车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比

2.6.1 车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比（路段1：K0+000-200）

采用RP-MR11 和RP-R18 对G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站（路段1：K0+000-200）雨夜标线逆反射亮度系数进行采集，某一标线测点数值为10 m 内采集平均值， 对车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比，得到车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比结果见图8。该路段20 组车载不同时段高速雨夜标线测试数据平均误差2.64%，最大误差相对标准偏差4.23%，误差均不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 基本不受测试时间段影响，进行高频多次的标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图8 车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比

2.6.2 不同时段高速雨夜标线测试数据对比（路段2：K0+200-400）

采用RP-MR11 和RP-R18 对G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站（路段1：K0+200-400）雨夜标线逆反射亮度系数进行采集，某一标线测点数值为10 m 内采集平均值， 对车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比，得到车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比结果见图9。该路段20 组车载不同时段高速雨夜标线测试数据平均误差3.38%，最大误差相对标准偏差6.64%，19 组数据误差均不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 基本不受测试时间段影响，进行高频多次的标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图9 车载不同时段高速雨夜标线测试数据对比

2.7 车载不同时段高速普通标线测试数据对比（路段2： K0+400-600）

采用RP-MR11 和RP-R18 对G15 福泉高速福州收费站—镜洋收费站（路段2： K0+400-600）普通标线逆反射亮度系数进行采集，某一标线测点数值为10 m 内采集平均值，对车载不同时段高速普通标线测试数据对比，得到车载不同时段高速普通标线测试数据对比结果见图10，该路段20 组车载不同时段高速普通标线测试数据平均误差0.94%，最大误差相对标准偏差1.79%，误差均不超过5%，说明在误差允许的特定条件下，RP-MR11 基本不受测试时间段影响，进行高频多次的标线逆反射亮度系数数据采集是可行的。

图10 车载不同时段高速普通标线测试数据对比

3 测试结果综合分析

由表1 可知：（1）虽然各类误差最大值较大，但误差离散度（波动幅度）均在3%以内，使以下结论更可靠；（2）某一标线测点数值为10 m（测试1、4、5、6、7）、15 m（测试2、3）内对误差无明显影响，说明标线测点取值≥10 m， 均不会影响标线逆反射亮度性能评价；（3）测试1、2 和3 车载动态与手持静态测试对比误差平均值、离散度均较小，且误差≤5%所占比例均大于90%， 说明在误差允许的特定条件下，车载式替代手持式可行；（4）不同时段（14：00、15：00、16：00）、不同类型标线，车载动态与手持静态测试对比误差平均值均较小，说明车载式替代手持式可行；（5）由于车辆运行的偶然性，车载相对偏差较大，误大于5%所占比例甚至大于33.33%，但测试1、2、3 通过多次测量取其平均值可有效降低车载与手持测试数据的偏差，说明车辆运行的不确定性引起偶然误差较大， 需通过规范车载检测方法， 或增加采集次数可减小偶然误差。

表1 测试结果汇总

4 结语

我国有庞大的公路网络，并且每年仍在以两位数增长，新技术具有广阔的应用前景。 新的智能检测方法不仅推动了车载标线逆反射亮度系数数据采集自动化，且与管养技术融合后，可使公路路面标线管养大为简化，从而较大幅度提高标线管养效率，降低标线管养成本，对于推动我国的公路路面标线管养信息化、可视化具有十分重要的意义。 此外，随着数据的积累，还可研究其与交通安全的关系，具有较大的市场需求和应用前景。