路面在建成并投入使用之后,由于其在设计、施工以及养护等方面的技术不完善,加之车辆行驶时行车荷载的反复作用以及气候、环境等自然因素的持续作用对路面的破坏,使得路面出现一些早期病害,这些病害若不及时修护将会导致路面功能逐渐衰弱,因此在路面病害早期采用有效的路面养护方案有着重要的价值和现实意义。路面养护方案的制定依赖于路面病害的特征数据,而路面裂缝类病害是路面早期病害的主要存在形式,因此研究一种高效的路面裂缝检测算法意义重大。在分析了已有的国内外裂缝检测算法的基础上,确立了本文的具体研究内容以及关键技术。本文针对三维图像采集系统的特点以及采集到的路面三维图像的特性,对基于三维数据的裂缝检测算法进行了研究,完成了三维裂缝的识别与特征提取。根据路面病害的特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝数据特点,提出了一种基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测路面裂缝识别方法。先采用标准差均值滤波算法与基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的方法对数据点进行去噪处理;再通过基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测方法将裂缝识别出来。即对路面三维数据矩阵分别进行水平单相和垂直单相扫描检测得到两幅裂缝图像,然后对这两幅裂缝图像进行叠加处理,再进行区域生长,便可得到双相扫描检测识别出来的裂缝图像。然后在此识别出来的裂缝图像的基础上进行裂缝的特征提取。针对本文提出的三维裂缝检测算法,进行了室内外实验,实验结果表明,采用本文提出的三维裂缝检测算法可以很好地识别出裂缝并且完成裂缝特征数据的提取。通过对该算法采用准确率曲线进行评估,可以看出本算法性能稳定并且准确率高,对路面养护管理决策的制定和路表三维形态的重构起到了重要的指导作用。