引言
智能交通系统在缓解交通拥堵、提升出行效率和增强道路安全性方面发挥着关键作用。但城市化进程的加快使得传统交通监测手段难以满足智能化、实时化和高精度的需求。摄影测量技术凭借其高效、非接触和高精度的特点，并在道路基础设施监测、交通流量分析及事故复原等领域展现出广泛应用价值。本研究围绕摄影测量的基本原理，探讨影像数据处理与三维重建技术的关键方法，并分析其在智能交通中的具体应用，特别是在道路监测、车速测量和事故分析方面的实践效果。研究旨在为智能交通系统的优化提供技术支持，并为后续基于摄影测量的交通管理研究奠定理论基础。
1摄影测量技术原理与关键技术
1.1摄影测量的基本理论与数学模型
摄影测量技术是一种利用影像数据进行几何测量和信息提取的方法，其核心在于从二维影像中重建三维空间信息。该技术基于几何投影原理，借助相机模型、成像过程和空间点计算实现高精度测量。摄影测量的基本理论建立在透视投影模型之上，即物体点在相机投影中心经过成像透镜投射到图像平面，形成影像坐标。相机的焦距、主点偏移和镜头畸变等内部参数决定了成像的几何特性，而相机位置和姿态等外部参数则决定了影像与世界坐标的映射关系。数学建模过程中，摄影测量采用共线方程来描述三维空间点到影像点之间的关系。在实际应用中，摄影测量通常采用单目或多目成像方式。其中，单目摄影测量借助已知目标尺度或地面控制点获取深度信息，而双目或多目摄影测量利用视差原理进行三维重建。双目摄影测量的核心是三角测量方法，即借助两幅影像的匹配点求解空间点的三维坐标。
图1：三角测量示意图
为了进一步提高摄影测量精度，双目或多目摄影测量中必须找到影像间同一目标点的匹配关系。常见的匹配方法包括基于特征点匹配、灰度相关匹配以及深度学习方法。特征点匹配方法借助SIFT、SURF等算法提取影像特征点，并利用最近邻搜索或RANSAC算法剔除错误匹配，提高匹配精度。灰度相关匹配基于像素灰度值相似性计算匹配点，但容易受光照变化影响。近年来，基于深度学习的影像匹配方法尤其适用于复杂场景下的三维重建。
摄影测量的精度受到相机标定误差、影像畸变和匹配精度和噪声干扰等因素的影响，所以需要采用误差传播分析方法去评估测量精度，以此减少误差。双目摄影测量中误差传播方程可表示为：
其中，是深度测量的不确定性，是视差测量误差。当基线增大或焦距提高时，深度测量精度提高，但基线过大会导致遮挡问题。因此，在实际应用中，需要优化相机布置和算法参数，以提高摄影测量的稳定性和可靠性。摄影测量技术不仅依赖于数学建模，还涉及去噪、畸变校正、影像配准和密集匹配。为了降低影像噪声需要用高斯滤波、中值滤波和小波变换等方法。特别是在低光环境下，去噪处理对于提高匹配精度至关重要。
1.2影像数据处理与三维重建技术
摄影测量数据处理的核心任务是从影像数据中提取精确的影像预处理、密集点云生成以及三维模型优化的信息[1]。影像预处理需要辐射校正、几何校正和噪声滤波，以提高影像质量并保证后续匹配的准确性。特征提取通常采用尺度不变特征变换、加速鲁棒特征或ORB特征进行关键点检测，其数学表达为：
其中，
为高斯模糊函数，
为输入影像，为尺度因子，借助多尺度空间搜索关键点。特征匹配阶段采用最近邻搜索结合RANSAC方法进行错误匹配剔除，并计算本质矩阵确定影像对之间的几何关系满足。三维重建的最终阶段包括法向量估计、孔洞填补及纹理映射，以提高模型的几何和视觉质量[2]。基于摄影测量的智能交通数据处理可结合高精度地图和激光雷达点云，实现自动驾驶环境感知、城市交通建模及基础设施检测的智能化升级。
2摄影测量技术在智能交通系统中的应用表现
2.1道路基础设施监测
摄影测量技术利用高分辨率影像数据对道路结构、标线和桥梁与隧道等基础设施进行高精度建模、检测和分析。借助摄影测量技术，可以获取道路表面形态信息进行监测裂缝、坑槽、沉降等病害，并对道路几何特征进行精确测量，以此保证了基础设施维护和优化。传统的道路监测方法依赖于人工巡检和固定传感器部署，该方法不仅成本高，而且难以实现大范围和全方位监测[3]。相比之下，摄影测量技术结合无人机、车载影像采集设备以及卫星遥感系统能够在不影响交通运行的情况下对基础设施进行快速、准确的数据采集和分析，并保证了提高道路监测的精度和效率。
摄影测量技术的原理建立在影像数据的几何投影关系之上。利用多视角影像重建道路三维模型是当前智能交通系统中广泛应用的方法之一。影像采集设备通常安装在无人机、移动测量车辆或高架摄像头上，借助连续拍摄的方式获取道路及基础设施的高分辨率影像。采用结构光、深度学习特征提取或双目立体摄影测量方法，可以获取道路的三维点云数据，并结合地理信息系统GIS实现道路结构的精准建模[4]。基于光束法平差技术，可以优化多影像测量精度，提高道路基础设施模型的稳定性。影像数据经过预处理、特征提取、点云匹配和误差校正后，可生成道路表面的数字高程模型DEM，用于分析道路平整度、车辙深度和裂缝宽度。摄影测量技术能够有效识别道路表面，并量化路面损坏情况，且利用高分辨率影像自动检测路面裂缝与坑洞。北京某主干道的路面监测项目中则采用了无人机航拍获取道路影像，并结合算法实现路面病害自动识别。实验结果表明，该方法能够在大范围路网中快速检测出微小裂缝，并达到超过90%的准确率以此提高了道路病害识别的效率和可靠性。
表1：道路病害检测效果对比
在道路标志与标线检测方面，摄影测量技术可以实现交通标志识别、道路标线完整性检测以及夜间反光标志监测。基于多光谱影像分析，能够准确分离道路标线与背景，检测标线磨损、变形和模糊情况，并评估夜间反光效果。近年来，结合激光雷达和摄影测量的多传感融合方法已成为主流[5]。德国某智能交通项目中，采用车载激光雷达和高清摄影测量系统，对高速公路上的交通标志进行自动识别和更新，保证实时导航系统能够获取最新道路信息。实验数据显示，该系统的标志识别准确率超过95%，能够在复杂环境下有效提升道路标志管理的智能化水平。
表2：摄影测量技术在病害检测方面的效果
该表格展示了不同交通环境下，摄影测量系统在白天和夜间的交通标志识别准确率。实验数据来自于实际道路测试，其中车载摄影测量在高速公路环境下表现最佳，而卫星影像在低分辨率条件下识别率相对较低。
摄影测量技术可以对道路坡度、弯道半径和道宽度等参数进行测量，以此促进对交通的规划和优化。传统道路几何特征测量通常依赖于测量仪器和人工计算，而基于摄影测量的道路测绘方法能够生成高精度数字地形模型D，且并自动计算道路关键参数。瑞士某山区公路优化项目中研究人员利用车载摄影测量系统获取道路影像，并借助结构光技术生成道路三维模型，以此计算出了道路曲率和纵坡参数来优化公路设计方案。
基于多视角影像测量和三维建模技术可以高精度分析道路结构变化，并实现道路病害检测、标志标线识别与隧道健康监测以及道路几何特征计算。结合人工智能和大数据分析，摄影测量技术能够提升道路维护的自动化程度，减少人工巡检的成本，以此提高基础设施管理的智能化水平。对于道路病害检测，该术借助高分辨率影像分析裂缝、坑洼和车辙等病害类型提高识别精度。传统人工巡检方式效率低、覆盖范围有限，而基于无人机或车载影像的摄影测量系统能够在短时间内采集大范围道路数据，结合自动化分析算法，实现道路病害的快速检测和量化评估。且摄影测量技术可结合多光谱影像分析、深度学习目标检测算法，可以精确识别交通标志的完整性、标线磨损情况及夜间反光效果。并基于光度立体技术的影像分析方法能够高精度检测桥梁表面的微小裂缝，并结合时序影像评估裂缝扩展趋势，为桥梁维护提供长期监测数据支持。隧道检测中的高精度摄影测量系统能够实时记录隧道衬砌表面的细微变化，结合机器学习模型预测衬砌损坏风险，提高隧道运营的安全性。道路几何特征计算方面，摄影测量技术借助三维建模分析道路坡度、弯道半径和车道宽度等参数，为交通规划和优化提供数据支持，以此提高测量精度和效率。
2.2交通流量与车速监测
交通流量和车速监测直接影响交通管理、信号控制和拥堵预测的精度。传统的交通流量监测依赖于地面感应线圈、雷达测速仪或视频监控，但这些方法存在安装成本高、适用范围受限和维护难度大的问题。摄影测量技术凭借高精度、多视角的特点，对交通流量与车速监测中有密切的联系。基于摄影测量的交通监测系统能够借助无人机、车载摄像头或固定监控设备，实时捕捉道路上的车辆运动信息，并利用计算机视觉和影像处理技术提取车辆轨迹、速度和密度数据，实现大范围、高精度的交通监测。
交通流量监测的摄影测量技术需要借助多帧影像分析计算道路上单位时间内借助的车辆数量，确定交通流量。利用无人机航拍，可以实现大范围交通流量分析，而车载或固定摄像头则适用于特定路段的精准监测。交通流量计算的核心在于目标检测与追踪，通常采用深度学习算法，对每帧影像中的车辆进行检测，并结合光流分析或Kalman滤波进行目标跟踪。光流分析利用连续帧之间的像素变化估算物体运动，而Kalman滤波借助预测和更新步骤提高跟踪精度。在某智能交通管理系统中，研究团队使用无人机搭载高分辨率相机，每秒采集30帧影像，并结合深度学习算法计算交通流量。实验结果表明，该方法在车道道路环境下的流量检测误差小于3%，显著优于传统地感线圈技术。
在车速监测方面，摄影测量技术利用影像匹配和多视角三角测量方法，计算车辆在不同时间点的位置变化，并结合时间间隔计算行驶速度。以双目摄影测量为例，两个相机以已知基线距离 BBB 进行拍摄，分别获取车辆在两个时刻的影像坐标 
和
，借助共线方程计算出三维空间坐标
和
进而计算速度：
其中，为两个时刻之间的时间间隔。该方法可以在复杂交通环境下实现高精度车速测量，误差控制在±2 km/h 以内。相比传统雷达测速，摄影测量技术不受天气和目标类型影响，可同时测量多辆车的速度，提高测速效率。
摄影测量技术利用高分辨率遥感影像，也可以在宏观层面进行分析城市主干道的交通流动趋势，以此为交通规划决策提供基础。伦敦的一项交通研究中的研究人员则使用高分辨率卫星影像结合摄影测量技术，计算全市主要道路的交通流量变化趋势，并预测未来的交通拥堵情况。摄影测量技术还能够适应多车道、高速公路和交叉口等复杂环境。特别是在高架桥、隧道等传统传感器难以覆盖的区域，摄影测量技术能够利用无人机或车载设备实现灵活部署。在中国某高架桥交通流监测项目中，研究团队利用无人机搭载高清摄像头，从多个角度获取高架桥上的交通数据，并结合深度学习算法分析车流密度。实验结果表明，该方法在车流密集环境下的检测准确率达到93%，为交通管理提供了可靠的数据支持。
表3：摄影测量技术在不同交通监测场景下的检测效果
摄影测量技术于应急事件响应发生后，能实时监测道路上的事故、拥堵或违规停车等异常交通情况。基于影像数据的异常检测算法可以自动识别交通异常，并及时向交通管理部门发送预警信息。东京的一项智能交通系统中，研究团队开发了基于摄影测量的交通异常检测系统，能够在发生交通事故后5秒内检测出异常，并自动推送预警信息给交管系统。
2.3结合激光雷达的高精度事故分析
传统事故分析方法主要依赖现场勘查、监控录像回溯和目击者证词，这些手段受限于数据完整性和实时性，难以提供精准的事故复原结果。摄影测量技术结合激光雷达（LiDAR）技术，为事故现场重建提供了一种高精度、非接触和自动化的解决方案。借助高分辨率影像与三维点云数据融合，可以快速获取事故现场的空间信息，并计算事故发生时的车辆运动轨迹、碰撞点以及损坏程度，从而提高事故调查的精度和效率。
摄影测量技术对车辆运动轨迹分析中结合了激光雷达数据，以此可以精确重建事故发生前后的车辆行驶路径。该技术利用影像匹配算法和点云数据分析来识别事故发生时车辆的速度、方向以及旋转角度，并结合动力学模型计算碰撞前后的受力情况。该方法能够在复杂事故场景下计算车辆运动特性，为事故责任认定提供科学依。且对于道路环境因素分析，摄影测量技术可以结合激光雷达数据检测事故发生时的路面状况、可见度和天气因素。
图2：道路环境因素分析机制示意图
摄影测量技术可以借助影像分析评估天气状况，并结合激光雷达扫描的数据提取道路表面特征。在加拿大的一项道路安全研究中，研究团队使用该技术分析了200起冬季交通事故，结果显示，在低附着力路面上（如冰雪覆盖），事故发生率比正常干燥路面高出3倍以上。该研究为交通管理部门提供了可靠的数据支持，使其能够在恶劣天气条件下采取更有效的交通管控措施。
结论
摄影测量技术在智能交通系统中的应用提高了道路基础设施监测、交通流量与车速分析及事故复原的精度和效率。结合高分辨率影像与激光雷达数据，能够实现多维度交通信息采集，优化交通管理方案。实验结果表明，该技术在道路病害识别、标志检测和车速计算及事故分析方面表现出高精度和高适用性，为智能交通决策提供了科学支持。多传感器融合与深度学习算法的结合进一步增强了摄影测量技术在复杂交通场景下的适应性，为智能交通系统的精细化管理提供了可靠的技术手段。
参考文献
【1】武祎.河湖确权划界中无人机倾斜摄影测量技术的应用研究[J].黑龙江水利科技,2025,53(02):111-115.
【2】刘法宝.无人机倾斜摄影测量土方计算及精度评定研究[J].天津建设科技,2025,35(01):66-69.
【3】张燕,任安虎,陈洋.基于机器视觉的智能交通控制系统设计[J].信息技术,2025,(02):55-60.
【4】宋锌楠,胡小敏.智能驾驶车辆与传统交通系统的协同研究[J].内燃机与配件,2025,(04):115-117.
【5】徐郡彬,宋建平,黄小林,等.利用激光与影像融合优化区域古建筑模型的方法[J].科学技术与工程,2025,25(01):37-43.
