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本文选自中国工程院院刊《Engineering》2021年第6期 作者：侯越，李秋晗，张晨，陆国阳，叶周景，陈逸涵，汪林兵，曹丹丹 来源：The State-of-the-Art Review on Applications of Intrusive Sensing, Image Processing Techniques, and Machine Learning Methods in Pavement Monitoring and Analysis[J].Engineering,2021,7(6):845-856. 编者按 在现代交通系统中，道路作为车辆和行人使用频率最高的民用基础设施之一，其服役状况和使用寿命直接影响通行体验和效率。因此，在路面发生不可逆损伤之前进行路面健康监测和及时养护，对于保障公共交通服务质量以及通行安全至关重要。 中国工程院院刊《Engineering》2021年第6期刊发《埋入式传感、图像处理技术和机器学习方法在路面监测与分析中应用的最新研究进展》。文章指出，通过路面结构动力响应监测和路面状况评估可有效表征路面损伤状况，埋入式传感器、图像处理和机器学习是目前常用的三种路面结构动力响应监测技术和分析方法。为此，文章综述了近年来上述三种技术在路面工程中的应用现状，并阐述了这些技术在未来路面工程监测与分析中的发展方向。
一、引言 在现代交通系统中，道路是车辆和行人通行的重要交通基础设施之一。道路的服役性能和使用寿命直接影响了人们的出行体验和效率，是需要在道路全寿命周期内考虑的重要因素。因此，监测路面健康状况并进行必要的路面养护对保障公共交通服务质量以及通行安全至关重要。 传统的路面监、检测主要通过人工现场检查，来识别路面病害，并评估路面服役状况。由于公路里程的逐渐增多，通过人工方式监测并评估路面服役状况变得日益困难。近年来，各项先进技术在路面结构动力响应监测和路面服役状况评价中得到了广泛的应用，包括各项可用于监测路面结构状况的埋入式传感技术，可用于评价路面状况的图像处理技术，以及可用于分析或预测路面材料和结构性能的机器学习方法。这些先进技术的应用在一定程度上可以取代人工检测/检查手段，有助于提高路面养护效率，指导养护决策，最终帮助改善和维持路面服役质量和通行性能。 本文从路面传感技术、图像处理技术和机器学习方法三方面介绍了当前路面结构动力响应监测研究的最新进展。在路面传感技术方面，主要介绍了埋入式传感器以及物联网（IoT）技术在路面监测中的应用；在图像处理技术方面，主要介绍了几种可有效识别路面病害类型的典型算法；在机器学习方法方面，介绍了与路面工程应用相关的基本理论和典型方法。这些技术/方法在道路工程应用中主要有以下优势：①能实现路面动力响应的长期监测；②能自动/半自动检测/识别部分典型路面病害类型；③作业周期短，人工成本低。但上述方法也存在如下缺点：①相比于传统方法，常需要聘用经过专业培训且技术熟练的道路工程师；②上述方法分析工作需要以大量监测数据为基础；③许多基础理论仍处于发展研究阶段，因此可能不像传统方法那样成熟。 近几十年来，上述三种技术的应用极大地推动了路面监测与分析的发展，提高了公共交通基础设施的服役性能和使用寿命。为了帮助土木工程师进一步了解道路监测新技术，本文总结了近年来路面监测和分析中的埋入式传感技术、图像处理技术和机器学习方法的最新进展，并提出了这些技术在路面监测与分析中的应用和未来发展。 二、埋入式传感技术和物联网技术在路面监测中的应用 目前，应用于路面监测的传感技术主要包括非埋入式和埋入式。非埋入式包括目视检查、导管、摄像机、挡光板和雷达系统等。这类方法由于不需要开挖路面，安装部署过程简易方便，但检测效果容易受到天气条件的影响。埋入式监测，需要在路面结构中埋入传感器，用于监测路面在车辆循环荷载和各种环境因素耦合下的动力响应。通过分析路面结构动力响应数据，可以获取交通和结构状态的信息，对交通基础设施管理和路面养护具有重要意义。本文总结了典型的埋入式传感和物联网技术在道路监测方面的发展，如图1所示。 图1 路面监测采用的典型埋入式传感技术 （一）结构监测 路面的结构状况对其服役性能和寿命至关重要。为了优化路面结构和材料的设计，延长道路的服役寿命，研究人员修建了多个测试车道，通过在路面结构中埋设传感器来监测路面在交通荷载和环境影响下的实时服役性能。 Rollings和Pittman利用埋入式应变计，建立了基于应力的路面性能分析模型。结果表明，温度和水对路面性能有显著影响。Sebaaly等利用埋入式应力-应变传感器，获取了路面在各种工况下的横向和纵向应变数据，并基于此确定了路面结构模量与应力/应变之间的关系。Xue和Weaver研究了美国俄亥俄州实验道路在车辆载荷作用下的路面结构动力响应，测试了不同路面结构的力学指标，并考虑了温度作用下结构受力的变化情况。Al-Qadi等对试验路面在车辆移动荷载作用下的应变响应进行了评估，研究了不同温度、车速、胎压下沥青路面的纵向压缩应变量。Gonçalves等在两种不同路面结构的路基顶部安装了应变计，监测加速加载试验中路面结构的应力响应。Timm和Priest在国家沥青技术中心的18个道路实验段安装了温度、湿度、应力和应变传感器，测量了沥青路面在不同车辆载荷和环境条件下的动力响应情况。Scholz采用应力传感器、温度传感器和位移传感器等，对俄勒冈州路面表层底部在不同轴载和气候条件下的弯曲应变情况进行了长期监测。Hornyak等在实验道路上安装了大量传感器，通过长期采集和分析传感器数据，比较了三种不同应变传感器的效果，优化了传感器的埋设深度和位置。Xue等利用沥青应变传感器和压力传感器监测路面在车辆移动载荷作用下的应变与应力响应情况，并进一步分析了道路的服役状况和交通信息。 （二）交通监测 车辆移动载荷下的路面动力响应信号可用于获取车速、车型和车重等交通信息。动态称重（WIM）系统是最常用的埋入式交通监测技术之一。根据监测车辆的车速范围，可分为高速动态称重系统和低速动态称重系统两类。高速动态称重系统用于交通数据采集和交通流量控制，最常用的传感器包括环路探测器、压电传感器和光纤传感器。低速动态称重系统主要安装在收费站内，多用于执法机构执行超重罚款。一般低速动态称重系统系统中使用的传感器主要有应力应变传感器、压电传感器和光纤传感器。 Zhang等利用应力-应变传感器测量路面在车辆荷载作用下的动态应变，分析获得车辆的轴间距和轴数。Xue等利用应变仪和压力传感器测量了路面在车辆移动载荷作用下的应力-应变信号，并利用ABAQUS软件采用高斯模型反算车重、轴距、交通流量等信息。 除了应力-应变传感器，压电传感器以其灵敏度高、尺寸小、刚度大等优点在动态称重系统中得到了广泛的应用。压电传感器的工作原理是将机械能转换为电能。在一定的受力范围内，产生的电荷与压电材料上的压力近似呈线性关系。压电传感器使用的材料包括压电陶瓷换能器（PZT）和压电聚偏二氟乙烯（PVDF）。Mazurek等使用聚偏二氟乙烯材料自制压电传感器，并进行了动态称重试验。结果表明，压电传感器具备良好的动态称重性能。Zhang等利用水泥基压电传感器监测了交通流量，建立了传感器电压输出与交通流量之间的数学模型。 光纤传感器也可用于动态称重系统。当车辆载荷作用于光纤传感器时，光纤传感器产生变形导致光强发生改变。通过分析光强的变化，可解析出车辆轴载信息。Malla等根据弯曲半径与输出光信号强度之间的关系，评估了光纤的光学特性。Yuan等通过在不同尺寸和加载率的动态压缩载荷实验，对研制的迈克尔逊干涉仪进行了测试。Batenko等讨论了将光纤传感器用于动态称重系统的可能性，并通过测量误差分析来提高称重精度。Zhang等开发出了基于光纤布拉格光栅（FBG）技术的动态称重原型系统。Zhao等将分布式光纤传感器嵌入圆形硅橡胶封装单元中，将其改造成压缩传感装置。Dong等将光纤布拉格光栅传感器安装在机场沥青路面上，监测路面在飞机载荷作用下的动态响应情况。在测试过程中采集了载荷偏移位置、速度、动态响应持续时间等信息。光纤传感器具有结构简单，电磁干扰低，监测范围广，安装简便，且易于维护的优势。然而，相较于传统的弯曲传感器和压电传感器，光纤传感器需要采用更为复杂的技术和昂贵的解调仪器来测量光信号的强度和相位。 埋入式传感系统可用于路面结构健康和交通信息监测。常用的埋入式传感器包括：光纤布拉格光栅传感器、应力-应变传感器、压力传感器、压电传感器、位移传感器、温度传感器和湿度传感器。上述传感器通常通过电缆将监测数据传输到采集设备，这种有线的传输方式也将导致监测系统存在一些缺点，如传感器安装过程路面结构损坏，现场数据采集量巨大，实时数据处理难度大，能耗高，数据采集设备成本高，系统安装过程复杂等。 （三）物联网在路面监测中的应用 物联网是一种利用传感器、电子标签和计算机网络将事物互联互通的新型信息网络，也是一个提供事物实时信息并实现自动跟踪和控制的平台。物联网技术在构建路面传感系统，实现路面的多指标监检测等方面具有巨大潜力。目前，物联网技术在路面监测中的应用研究主要集中在以下几个方面。 1. 微机电系统 微机电系统（MEMS）是集微传感器、微执行器、微机械结构、微电源和高性能电子集成器件于一体的微系统。系统尺寸仅为几毫米，甚至更小。 由于小尺寸的集成便利性，一些研究人员尝试将微机电传感器应用于路面的结构和材料监测。Alavi等使用小型球形封装系统，开发出了一种自供电智能压电传感器，用于监测沥青混凝土的受损情况。Ong等开发出了一种嵌入式无线微机电系统传感器，用于实时监测土木工程材料的含水量。Lian开发出了Pi传感器平台，用于测量X、Y和Z方向上的局部压力、应变、湿度、温度以及加速度。虽然，许多MEMS传感器已用于应力、应变和位移监测。但其监测效果受到施工过程中高温、潮湿和腐蚀环境的短期影响，以及冻融循环和车辆反复荷载的长期影响，仍需要开展大量试验来提高其耐久性。 2. 无线传感器网络 无线传感器网络（WSN）已广泛应用于数据融合、信号分析、事件定位、时间同步、独立监测、成本控制等众多领域。在道路工程中，无线传感器网络可以便捷地用于路面监测，如图2所示。Bennett等利用应变传感器和温度传感器评估了沥青路面的性能，测得的数据通过射频（RF）通信发送至距离监测点约4 m 的计算机上。Xue等在路面上安装了水平和垂直应变计、称重传感器、热电偶和湿度传感器，所有埋入式传感器均通过电缆与路边的V-Link无线节点相连，利用V-Link无线节点将数据远程无线传输至采集仪上。Haoui等利用Sensys Networks VDS240无线车辆监测系统，监测车身长度、车速和交通流量等信息。Pei等通过Mica2 Motes无线传感器网络，监测路面的温度和湿度，以此反映交通安全状况。 综上所述，使用无线传感网络进行路面监测具有诸多优点。然而，在实际工程中，复杂的道路环境对无线传感器网络的稳定应用提出了许多挑战，如嘈杂环境中的无线通信、数据传输和处理困难、软硬件开发以及无线传感器的能源供应等。
图2 基于无线传感器的交通监测系统。LoRa：远距离；VPN：虚拟专用网络
（四）小结 通过监测和分析路面在车辆荷载作用下的动力响应，可以获得路面结构状况和交通信息。路面结构状况包括：应力、应变、位移、挠度和振动，这些信息对于路面结构的预警和及时养护至关重要。交通信息包括：车流量、车重、车速和车型，这些信息对于提高路网运输效率、优化路网管理具有重要意义。传统的埋入式传感系统包括：应力-应变传感器、光纤传感器和压电传感器。由于需要配备适配器和数据采集设备，导致监测系统成本增加、能耗增高、集成度降低。为了克服传统埋入式路面监测的缺点，大量学者开始研究利用了微机电系统和无线传感器网络技术，开发基于物联网技术的路面监测系统。目前研究工作在路面结构数据类型、数据获取方式和监测精度等方面取得了进展，但在数据传输、解析，传感器集成、能耗和成本等方面仍有局限性，未来需要开展以下研究： （1）路面结构在服役过程中受到车辆荷载和环境因素的影响，为了实现长期且稳定的监测，需要不断优化传感器封装与埋设工艺，提高埋入式传感器的性能，逐步满足低功耗、低成本、高精度、高集成度、抗压和防水的要求。 （2）在实际路面监测中，车型、车速和轮载分布以及温、湿度都不断变化。道路结构的服役状况和路面平整度随着道路服役时间的增加而下降。研究人员需要研发高效的数据处理算法和准确的评估模型，消除上述因素的不利影响。 （3）在路面监测中，埋入式传感器采用常规电源供电，能耗较高。为了实现大范围的监测、长期稳定的通信以及低成本的能源供应，未来的路面埋入式传感系统需要设计出一种自供电的系统架构。 （4）与传统的3G/4G通信技术相比，最新的5G通信技术可以大幅度加快实时路面监测的数据传输。然而， 5G通信仪器需要使用大功率电源。 （5）目前安装埋入式传感器需要破坏和重建路面结构。未来，可采用3D打印技术或预制技术，对传感器进行封装设计，实现传感器的预制，以提高埋入式传感器的部署效率，减少路面结构损伤。未来，预制技术和3D打印技术可用于路面结构施工或维护过程中埋入式传感器的设计、制造和安装，以实现更高效的监测。
三、结论 路面是最重要的民用基础设施之一。为了保障路面的功能和安全，必须对路面状况进行监测，并及时进行养护。目前，土木工程师通过各种埋入式传感技术采集路面的动态响应数据，并通过图像处理技术和机器学习方法对路面状况进行分析。本文综述了近年来埋入式传感技术、图像处理技术和机器学习方法在路面监测方面的最新进展，并提出了今后路面监测与分析的发展方向。主要结论如下： （1）路面结构在服役期间受到车辆反复载荷和恶劣环境因素的综合作用。为了实现长期且稳定的监测，需要提高埋入式传感器的性能，优化传感器封装方式，以满足低功耗、低成本、高精度、高集成度、抗压、防水的要求。 （2）由于路面现场图像特征千差万别，许多现有的图像处理算法无法自动适应所有类型的路面图像。因此，需要开展进一步的研究工作，提高算法对于不同条件、不同特征的道路图像的适应性。 （3）为了获得规模更大的数据集，需要针对路面的性能和状况开展更多的现场或实验室试验。此外，还需要利用机器学习方法，检测并识别更多类型的路面病害。
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