路面结冰检测技术发展研究

摘要：开展路面结冰检测是预防和减少交通事故的重要手段。首先，主要从气候条件、环境、道路基础设施3个方面对路面结冰的影响因素进行了介绍；其次，分析了路面结冰的常见检测技术，包括基于（的？？？）气象数据的预测方法、基于路面状况的检测方法、基于遥感技术应用、基于人工智能与大数据技术融合应用，并从技术原理、常见应用等方面进行检测技术的探讨，每项技术都有其优势和缺点，多技术结合可有效提升结冰检测的提高精度和可靠性。

关键词：路面结冰检测技术路面状况气象数据遥感技术人工智能大数据技术

中图分类号：U492.81

ResearchontheDevelopmentofDetectionTechnologiesforIcyRoads

ZHOUYujia

CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，HunanCommunicationPolytechnic，Changsha，HunanProvince，410132China

Abstract：Conductingicyroaddetectionisanimportantmeansofpreventingandreducingtrafficaccidents.First，thispapermainlyintroducestheinfluencingfactorsoficyroadsfromthreeaspects：climateconditions，theenvironmentandroadinfrastructure.Then，itanalyzescommondetectiontechnologiesforicyroads，includingthepredictionmethodsofmeteorologicaldata，thedetectionmethods&n01cb6b012f4cb3b45a361be11909b300bsp;ofroadconditions，theapplicationofremotesensingtechnologyandtheintegrationapplicationofartificialintelligenceandbigdatatechnologies，anddiscussesdetectiontechnologiesfromaspectssuchastechnicalprinciplesandcommonapplications.Eachtechnologyhasitsadvantagesanddisadvantages，andthecombinationofmultipletechnologiescaneffectivelyimprovetheaccuracyandreliabilityoficyroaddetection.

KeyWords：Icyroad;Detectiontechnology;Roadcondition;Meteorologicaldata;Remotesensingtechnology;Artificialintelligence;Bigdatatechnology

路面结冰是冬季道路交通事故的主要诱因之一，严重影响交通安全和行人出行。据统计，我国每年因路面结冰导致的交通事故数量高达数千起，造成的经济损失和人员伤亡不容忽视[1]。此外，路面结冰还给道路运输、城市交通和基础设施带来诸多不便。因此，研究路面结冰检测技术对于预防和减少交通事故、提高道路通行能力具有重要意义。

1路面结冰检测技术理论基础

冰的形成与融化是自然界中常见的物态变化现象，涉及水分子在不同温度和压力条件下的有序排列。路面结冰的影响因素可以分为气候条件、环境因素和道路基础设施等方面。以下将详细探讨这些影响因素。

1.1气候条件

（1）气温。气温是影响路面结冰最重要的因素之一。当气温降至零摄氏度以下时，水蒸气容易凝结成冰，从而导致路面结冰。低温条件下，路面结冰的可能性更大。（2）降水。降水形式（雨、雪、雨夹雪等）和降水量也是影响路面结冰的重要因素。降水过程中，水分容易在路面上形成薄冰层，加重路面结冰程度。（3）风速。风速会影响路面结冰过程中的热量传递。风速较大时，路面热量损失加快，结冰速度可能提高。（4）相对湿度：相对湿度越高，空气中水蒸气含量越大，有利于路面结冰。

1.2环境因素

（1）地形地貌。地形地貌对路面结冰有一定影响。例如，山地、高原地区由于海拔较高，气温较低，路面结冰现象更为严重。（2）交通负荷。车辆行驶过程中，轮胎与路面的摩擦产生的热量有助于融化路面结冰。然而，当交通负荷过大时，路面磨损加剧，结冰程度可能加重。（3）绿化覆盖。绿化覆盖对路面结冰有一定缓解作用。植被可以降低地表温度，减少热量流失，从而降低路面结冰的可能性。

1.3道路基础设施

（1）路面材料。不同类型的路面材料对结冰程度有不同的影响。例如：沥青混凝土路面比水泥混凝土路面更容易结冰。（2）道路设计。道路设计因素（如坡度、曲线半径等）会影响路面结冰。坡度较大的路段，结冰后容易形成冰溜子，影响行车安全。（3）交通设施。道路上的交通设施（如路灯、路标等）可能会影响路面结冰。例如：路灯的热量辐射有助于融化路面结冰。

综上所述，路面结冰的影响因素复杂多样。在实际应用中，针对这些影响因素采取有效的预防和应对措施，有助于减轻路面结冰对交通安全的影响。

2常见路面结冰检测技术分析

在进行冰层检测时，技术的选择很重要。以下是对几种常见技术的分析。

2.1基于气象数据的预测方法

气象数据就是跟天气有关的数据。它包括了很多种类，比如温度、湿度、风速、风向等。需要用到一些数学工具，比如统计学和机器学习来对这些数据进行分析。具体来说，机器学习可以帮从过去的数据中找出模式，预测未来可能发生的情况。例如：如果过去每次温度低于冰点、湿度较大的时候，路面都会结冰，这样机器就学到了这个模式，以后再遇到类似的情况，就会预测路面可能会结冰。

不过，现实情况可能会复杂很多，因为影响路面是否会结冰的因素还有很多，如路面材料、路面是否有阳光直射等，所以模型可能需要更多的数据和更复杂的算法来提高预测精度。

总体来说，基于气象数据预测路面结冰的方法，就是收集气象数据，利用数学工具进行分析，找出哪些天气条件会导致路面结冰，然后根据这些条件预测未来路面是否会结冰。

2.2基于路面状况的检测方法

基于路面状况的检测方法就是采用传感器、摄像头等设备，监测路面温度、湿度、雪厚度等指标，以判断路面结冰状况。这类检测方法通常采用物理特性检测技术来实现，以下简要介绍3种常见的物理特性检测方法。

2.2.1电阻式传感器

电阻式传感器是一种常用的物理特性检测设备，它通过测量路面的电阻值来判断路面YFw3GDiWhA0pLv+XVN3Dcg==是否结冰[2]。当路面结冰时，其电阻值会发生变化，因此可以通过检测电阻值的变化来判断路面是否结冰。

2.2.2热红外成像技术

热红外成像技术通过检测路面表面的温度分布来实现路面结冰检测[3]。当路面结冰时，其表面温度会低于周围环境温度，因此可以通过热红外成像技术捕捉到这一温度差异，从而判断路面是否结冰。

2.2.3超声波技术

超声波检测方法利用超声波在空气中的传播速度和反射特性来检测路面结冰。当路面结冰时，超声波在路面和冰层之间的传播速度会发生改变，通过分析这种变化，可以判断路面是否结冰。超声波检测方法具有非接触性和实时性等特点。

2.3基于遥感技术应用

遥感技术是一种使用无人飞行器（如卫星、无人机）收集远离地面的信息的技术[4]。这些无人飞行器可以搭载各种传感器（如红外摄像头、雷达等）来获取信息。当使用遥感技术来检测路面结冰时，方法也是类似的。首先，可以通过无人飞行器搭载红外摄像头来获取路面的温度信息。如果某个区域的温度明显低于周围环境，那么这个区域很可能就是结冰的。

除此之外，还可以使用雷达等传感器来获取更多的路面信息。一些构造复杂的遥感设备，可以通过发射和接收信号，测量路面的反射率。因为冰的反射率和其他材质不同，也可以通过这种方法来检测路面结冰。

通过将上述这些信息进行合成处理，就可以得到一个相对准确的路面冰层检测结果。这种方法的优点是可以在大范围内进行检测，即使在恶劣天气条件下也能正常工作。但它的缺点是需要高质量的设备和复杂的数据分析。

总的来说，基于遥感技术的路面结冰检测方法是一种有效的工具，可以提供准确且及时的道路状况信息进行路况设计和维护。

2.4基于人工智能与大数据技术融合

此类方法结合深度学习、计算机视觉等技术，提高路面结冰检测的准确性和实时性。

视觉检测技术是路面结冰检测的重要手段之一，其核心是数字图像处理方法。通过图像处理和分析方法，可以识别路面结冰区域，为后续的决策和控制提供依据。下面将对视觉检测技术中的数字图像处理流程进行详细介绍。

（1）图像预处理。图像预处理是数字图像处理的第一步，其目的是提高图像质量，消除噪声和干扰，为后续处理提供清晰、稳定的图像。常见的图像预处理方法包括去噪、直方图均衡化、图像平滑等。

（2）图像分割。图像分割是数字图像处理的关键步骤，其目的是将图像中的目标（如路面结冰区域）与背景分离，为后续处理和分析提供基础。常见的图像分割方法包括阈值分割、基于机器学习的分割等。

（3）特征提取与识别。特征提取和识别是数字图像处理的重要环节，其目的是从图像中提取有用的特征信息，用于目标识别和分类。常见的特征提取和识别方法包括局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）、支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）等[5-6]。

摄像头和图像处理技术在雨雪天气下识别路面冰层方面的性能会受到一些挑战[7]。可通过使用更先进的图像处理技术，例如增强图像对比度、降噪等，可以在一定程度上对抗雨雪带来的干扰，提高路面结冰检测的精度。同时，还可以考虑使用机器学习算法，通过对大量的路面结冰图像进行学习，提高对雨雪天气下路面结冰的识别能力。以上这些方法都能在一定程度上弥补摄像头在雨雪天气下的不足，提高冰层识别的准确性。然而，这些方法可能需要较大的计算资源，并且在实现中可能存在一定的技术难度。因此，在实际应用中，需要根据实际需求和条件，对不同的技术进行权衡选择。

3结语

综上，每项技术都有其优势和缺点。有效的结冰检测可能需要结合多项技术，以便尽可能提高精度和可靠性。有必要进一步研究和发展这些技术，以实现这个目标。

参考文献

[1]王玉国.高速公路路面抗滑表层施工技术应用[J].工程建设与设计，2023（3）：195-197.

[2]陈慈沼，殷刚毅，黄庆安.一种利用多频电容辨别路面干湿的传感器系统[J].仪表技术与传感器，2009（S1）：365-367.

[3]张佳鹏，曹桂芳，周晓旭.基于红外技术的路面结冰预警系统研究进展[J].交通运输部管理干部学院学报，2015，25（3）：42-45.

[4]史鹏飞.多源遥感数据协同下油田土壤石油污染检测方法及空间分布研究[D].长春：吉林大学，2023.

[5]徐稳，杜泽宇.基于深度学习的路面结冰自动检测系统设计[J].中国交通信息化，2023（12）：105-108.

[6]陈睿妍，卢璐，沈明威，等.基于线性SVM的变电站故障声纹检测算法[J].中国电子科学研究院学报，2023，18（11）：989-995.

[7]刘大为.基于车载摄像头视角下路面破损检测算法研究[D].大连：大连海事大学，2023.