Assessment of the use of unmanned aerial vehicles for road pavement condition surveying

• Autorzy: Małek Anna

Identyfikatory

DOI

10.7409/rabdim.023.017

Warianty tytułu

PL

Ocena zastosowania bezzałogowych statków powietrznych do inwentaryzacji stanu nawierzchni drogowej

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The article presents evaluation of road pavement surface diagnostics performed using an unmanned aerial vehicle (UAV). The work encompasses analysis of the potential for use of UAVs in pavement condition diagnostics, the methodology of field surveys and use of photogrammetry software. The experimental part includes a comparison of the results obtained for chosen types of pavement distress using orthophotomaps (created from images captured with UAV during flights at four different altitudes) and data obtained in field using a measuring tape and a total station. The results indicated that the measurement accuracy for chosen types of pavement distress (potholes, patches, cracks) obtained using typical surveying methods was similar to that obtained using aerial imaging technology (the difference does not exceed 1 cm). Using an unmanned aerial vehicle with an 1/2" image sensor, focal length of 24 mm and flight altitude of 5 m, it is possible to detect cracks from 1 mm in size; in the case of flight altitude of 30 m it is possible to detect cracks from 4 mm. The presented analyses indicate that UAVs may be successfully used in road surface feature diagnostics as an independent early damage detection system or as an extension of traditional surveying methods.

PL

W artykule przedstawiono ocenę techniki wykonywania diagnostyki cech powierzchniowych nawierzchni drogowej przy wykorzystaniu bezzałogowego statku powietrznego. Opisano możliwość wykorzystania technologii bezzałogowych statków powietrznych w diagnostyce stanu nawierzchni, metodykę badań związaną z pomiarami terenowymi, a także wykorzystaniem oprogramowania fotogrametrycznego. W części badawczej porównano wyniki pomiarów wybranych uszkodzeń nawierzchni pozyskane z ortofotomapy (stworzonej na podstawie zdjęć z nalotów bezzałogowym statkiem powietrznym na czterech różnych wysokościach) z danymi pozyskanymi w terenie przy zastosowaniu taśmy mierniczej i tachimetru. Na podstawie wyników badań stwierdzono, że dokładność pomiarów wybranych uszkodzeń nawierzchni (wyboje, łaty, spękania) przy zastosowanej metodyce pomiarów jest zbliżona do wykonywanej technologią wizualną (różnica nie przekracza 1 cm). Przy wykorzystaniu bezzałogowego statku powietrznego z kamerą o matrycy 1/2 cala i ogniskowej 24 mm oraz wysokości lotu 5 m istnieje możliwość wykrycia na obrazach spękań o wielkości od 1 mm, a w przypadku nalotu na 30 m – od 4 mm. Przedstawione w pracy analizy wykazały, że bezzałogowe statki powietrzne mogą być z powodzeniem wykorzystywane w diagnostyce cech powierzchniowych nawierzchni drogowych jako niezależny system wczesnego wykrywania uszkodzeń lub jako rozszerzenie tradycyjnych metod pomiarowych.

Słowa kluczowe

EN

3D modeling; assessment of pavement damage; pavement diagnostics; photogrammetry; UAV

PL

BSP; diagnostyka nawierzchni; fotogrametria; modelowanie 3D; ocena uszkodzeń nawierzchni

• Wydawca: Instytut Badawczy Dróg i Mostów
• Czasopismo: Roads and Bridges - Drogi i Mosty
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 22, no. 4
• Strony: 331--345
• Opis fizyczny: Bibliogr. 31 poz., rys., tab

Twórcy

autor

Małek Anna

• Politechnika Poznańska. Wydział Inżynierii Lądowej i Transportu. Instytut Inżynierii Lądowej. Zakład Geotechniki, Geologii Inżynierskiej i Geodezji, ul. Piotrowo 5, 61-139 Poznań

• https://orcid.org/0000-0002-2960-0902

Bibliografia

• 1. Cebon D.: Vehicle-generated road damage: a review. Vehicle system dynamics, 18, 1-3, 1989, 107-150, DOI: 10.1080/00423118908968916
• 2. Hassan Y., Abd El Halim A.O., Razaqpur A.G., Bekheet W., Farha M.H.: Effects of runway deicers on pavement materials and mixes: comparison with road salt. Journal of Transportation Engineering, 128, 4, 2002, 385-391, DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2002)128:4(385)
• 3. Chlipalski K.: Błędy popełniane podczas budowy i eksploatacji dróg. Drogownictwo, 10, 2007, 120-124
• 4. Leonovich I., Melnikova I.: Influence of temperature on the formation of damages in asphalt concrete pavements under climatic conditions of the Republic of Belarus. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 7, 1, 2012, 42-47, DOI: 10.3846/bjrbe.2012.06
• 5. Talvik O., Aavik A.: Use of FWD deflection basin parameters (SCI, BDI, BCI) for pavement condition assessment. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 4, 4, 2009, 196-202, DOI: 10.3846/1822-427X.2009.4.196-202
• 6. Loizos A., Al-Qadi I., Scarpas T.: Bearing Capacity of Roads, Railways and Airfields, CRC Press, Londyn, 2017
• 7. Pożarycki A., Górnaś P., Wanatowski D.: The influence of frequency normalisation of FWD pavement measurements on backcalculated values of stiffness moduli. Road Materials and Pavement Design, 20, 1, 2019, 1-19, DOI: 10.1080/14680629.2017.1374991
• 8. Yu S., Sukumar S.R., Koschan A.F., Page D.L., Abidi M.A.: 3D reconstruction of road surfaces using an integrated multi-sensory approach. Optics and Lasers in Engineering, 45, 7, 2007, 808-818, DOI: 10.1016/j.optlaseng.2006.12.007
• 9. Soilán M., Sánchez-Rodríguez A., del Río-Barral P., Perez-Collazo C., Arias P., Riveiro B.: Review of laser scanning technologies and their applications for road and railway infrastructure monitoring. Infrastructures, 4, 4, 2019, ID articles: 58, DOI: 10.3390/infrastructures4040058
• 10. Zhou Y., Guo X., Hou F., Wu J.: Review of Intelligent Road Defects Detection Technology. Sustainability, 14, 10, 2022, ID article: 6306, DOI: 10.3390/su14106306
• 11. Maeda H., Sekimoto S., Seto T., Kashiyama T., Omata H.: Road damage detection and classification using deep neural networks with smartphone images. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 33, 12, 2018, 1127-1141, DOI: 10.1111/mice.12387
• 12. Ranyal E., Sadhu A., Jain K.: Road condition monitoring using smart sensing and artificial intelligence: A review. Sensors, 22, 8, 2022, 3044, DOI: 10.3390/s22083044
• 13. Heller S., Mechowski T., Harasim P.: Wykorzystanie badań diagnostycznych stanu nawierzchni do rozpoznania miejsc niebezpiecznych dla użytkowników drogi. Roads and Bridges - Drogi i Mosty, 9, 1, 2010, 57-75
• 14. Inzerillo L., Di Mino G., Roberts R.: Image-based 3D reconstruction using traditional and UAV datasets for analysis of road pavement distress. Automation in Construction, 96, 2018, 457-469, DOI: 10.1016/j.autcon.2018.10.010
• 15. Kubišta J., Surový P.: Spatial resolution of unmanned aerial vehicles acquired imagery as a result of different processing conditions. Central European Forestry Journal, 67, 3, 2021, 148-154, DOI: 10.2478/forj-2021-0011
• 16. Höhle J.: Oblique aerial images and their use in cultural heritage documentation. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5/W2, 2013, 349-354, DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-5-W2-349-2013
• 17. Cai C., Gao Y., Pan L., Jian-Jun Z.: Precise point positioning with quad-constellations: GPS, BeiDou, GLONASS and Galileo. Advances in Space Research, 56, 1, 2015, 133-143, DOI: 10.1016/j.asr.2015.04.001
• 18. Tang R., Fritsch D., Cramer M.: New rigorous and flexible Fourier self-calibration models for airborne camera calibration. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 71, 2012, 76-85, DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2012.05.004
• 19. Ferrer-González E., Agüera-Vega F., Carvajal-Ramírez F., Martínez-Carricondo P.: UAV photogrammetry accuracy assessment for corridor mapping based on the number and distribution of ground control points. Remote Sensing, 12, 15, 2020, 2447, DOI: 10.3390/rs12152447
• 20. Roberts R., Inzerillo L., Mino G.: Using UAV based 3D modelling to provide smart monitoring of road pavement conditions. Information, 11, 12, 2020, ID article: 568, DOI: 10.3390/info11120568
• 21. Zeybek M., Bicici S.: Road distress measurements using UAV. Turkish Journal of Remote Sensing and GIS, 1, 1, 2020, 13-23
• 22. Liu Y., Zheng X., Ai G., Zhang Y., Zuo Y.: Generating a high-precision true digital orthophoto map based on UAV images. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7, 9, 2018, 333, DOI: 10.3390/ijgi7090333
• 23. Mackiewicz P., Mączka E.: Wykorzystanie drona w identyfikacji uszkodzeń nawierzchni. Przegląd komunikacyjny, 2-3, 2022, 32-39
• 24. Cardenal J., Fernández T., Pérez-García J.L., Gómez- -López J.M.: Measurement of road surface deformation using images captured from UAVs. Remote Sensing, 11, 12, 2019, ID article: 1507, DOI: 10.3390/rs11121507
• 25. Barrile V., Bernardo E., Fotia A., Bilotta G.: Road safety: road degradation survey through images by UAV. WSEAS Transactions on Environment and Development, 16, 2020, 649-659, DOI: 10.37394/232015.2020.16.67
• 26. Coenen T.B.J., Golroo A., Lo Presti D.: A review on automated pavement distress detection methods. Cogent Engineering, 4, 1, 2017, ID article: 1374822, DOI: 10.1080/23311916.2017.1374822
• 27. Karaca Y., Cicek M., Tatli O., Sahin A., Pasli S., Beser M.F., Turedi S.: The potential use of unmanned aircraft systems (drones) in mountain search and rescue operations. American Journal of Emergency Medicine, 36, 4, 2018, 583-588, DOI: 10.1016/j.ajem.2017.09.025
• 28. Siebert S., Teizer J.: Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system. Automation in Construction, 41, 2014, 1-14, DOI: 10.1016/j.autcon.2014.01.004
• 29. Rozporządzenie Wykonawcze Komisji Unii Europejskiej 2019/947 z dnia 24 maja 2019 r. w sprawie przepisów i procedur dotyczących eksploatacji bezzałogowych statków powietrznych. Dz. Urz. UE L 152 z 11.06.2019
• 30. Katalog typowych uszkodzeń nawierzchni bitumicznych dla potrzeb ciągłego obmiaru uszkodzeń metodą oceny wizualnej w systemie oceny stanu nawierzchni SOSN. Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad, Warszawa, 2002
• 31. Zhang A., Wang K.C.P., Fei Y., Liu Y., Chen C., Yang G., Li J.Q., Yang E., Qiu S.: Automated pixel-level pavement crack detection on 3D asphalt surfaces with a recurrent neural network. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 34, 3, 2019, 213-229, DOI: 10.1111/mice.12409

Uwagi

An extended version of the article from the Conference ‟Modern Road Pavements – MRP’2023” – Recycling in road pavement structures co-edited by Martins Zaumanis and Marcin Gajewski, published in frame of the Ministry of Education and Science project No. RCN/SP/0569/2021/1.