A low cost data collection approach to pavement mosaic reconstruction

Data collection is one of the most important and costly steps of pavement management systems. Traditional methods have been widely replaced with automated data collection vehicles due to their advantages such as safety, accuracy, precision, standardization, and repeatability. However, these vehicles are very expensive due to several high-cost sensors mounted on-board which might not be financially efficient. The main goal of this paper is to propose a cost-effective data collection approach utilized to reconstruct the 3D model of a pavement surface which can be utilized to evaluate pavement condition. For this purpose, an inexpensive sensor called Kinect V2 is applied including both cameras and infrared projector to capture depth data. Having calibrated the sensor and captured data, the color images were stitched together. Then, the depth data was added to the stitched images so that the 3D model of pavement was built. This approach makes a significant difference in terms of total cost of data collection for pavement distresses which their main feature is elevation such as roughness and rutting. جمع البيانات هو أحد الخطوات الأكثر أهمية و الأعلى تكلفة في أنظمة إدارة عمليات الرصف. فقد تم استبدال الطرق التقليدية على نطاق واسع و ذلك باستخدام مركبات لجمع البيانات اتوماتيكيا بسبب مزاياها المتعددة مثل السلامة و الدقة و الانضباط و توحيد المقاييس و قابلية التكرار. و مع ذلك، فإن هذه المركبات باهظة التكاليف نظرا لوجود العديد من أجهزة الاستشعار عالية السعر و التي تكون مثبتة على متن المركبة مما يجعلها غير عملية من الناحية المالية. إن الهدف الرئيسي من هذا البحث هو اقتراح نهج منخفض التكاليف لجمع البيانات المستخدمة في إعادة بناء نموذج ثلاثي الأبعاد لسطح الرصيف و الذي يمكن استخدامه لتقييم حالته. و لهذا الغرض، تم استخدام جهاز استشعار منخفض التكلفة يسمى Kinect V2 و هو يحتوي على الكاميرات و جهاز عرض يعمل بالأشعة تحت الحمراء لالتقاط بيانات العمق. و بعد معايرة جهاز الاستشعار و البيانات الملتقطة، تم تجميع الصور الملونة معا. و تمت إضافة بيانات العمق إلى الصور الملتقطة ؛ و من ثم تم بناء نموذج ثلاثي الأبعاد للرصيف. و هذا النهج يحدث فرقا كبيرا من ناحية التكلفة الإجمالية لجمع البيانات عن عيوب الأرصفة و التي تتميز بشكل أساسي بالرفع، مثل : الخشونة و تشوه الطبقات.