1.一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集待检测道路的路面灰度图像、路面灰度图像经纬度以及路面灰度图像采集时刻下的太阳位置；

利用阈值分割获取路面灰度图像中的缺陷疑似区域；根据缺陷疑似区域中像素点的梯度向量、太阳和阴影区域中心点的连线投影，获取缺陷疑似区域灰度渐变特征的共线因子；

根据缺陷疑似区域的灰度渐变方向将缺陷疑似区域划分为若干子块，通过相邻子块的平均灰度差异，获取缺陷疑似区域的灰度渐变程度；根据缺陷疑似区域的灰度渐变程度、缺陷疑似区域和太阳位置之间的线性关系，获取缺陷疑似区域的阴影概率参数，通过缺陷疑似区域的阴影概率参数筛选出阴影区域；根据阴影区域中的缺陷区域对阴影区域内部灰度渐变均匀性破坏程度，获取阴影区域中所有像素点的破坏程度系数；

获取缺陷疑似区域中的独立缺陷区域，根据阴影区域内像素点的破坏程度系数获取阴影区域内的缺陷区域，最后对道路路面进行质量检测；

所述根据缺陷疑似区域中像素点的梯度向量、太阳和阴影区域中心点的连线投影，获取缺陷疑似区域灰度渐变特征的共线因子，包括的具体方法为：利用Sobel算子获取任意缺陷疑似区域各像素点的梯度向量，将任意缺陷疑似区域内所有像素点的梯度向量进行累加，得到缺陷疑似区域的梯度变化程度，将梯度变化程度的单位向量记为缺陷疑似区域的灰度渐变的单位方向矢量；

构建一个三维坐标系 ，将路面灰度图像的中心像素点作为三维坐标系的原点，其中 表示三维坐标系的原点，轴表示三维坐标系横轴，轴表示三维坐标系纵轴，轴表示三维坐标系竖轴；根据太阳位置在三维坐标系中构建一个太阳参考点；

定义三维坐标系中太阳参考点与任意缺陷疑似区域中心点连线在三维坐标系的平面上的投影为缺陷疑似区域的第一投影，根据第一投影构建第一投影向量，将第一投影的长度作为第一投影向量的模长，将太阳参考点的在 平面上的坐标到缺陷疑似区域中心点坐标的方向作为第一投影向量的方向，将第一投影向量的单位向量作为缺陷疑似区域的第一投影的单位方向矢量；

对于第 个缺陷疑似区域的灰度渐变特征的共线因子的具体计算方法为：

式中， 表示第 个缺陷疑似区域的灰度渐变特征的共线因子； 表示第k个缺陷疑似区域的灰度渐变的单位方向矢量； 表示第 个缺陷疑似区域的第一投影的单位方向矢量； 表示余弦函数。

2.根据权利要求1所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述利用阈值分割获取路面灰度图像中的缺陷疑似区域，包括的具体方法为：使用自适应阈值分割对路面灰度图像进行分割，获得路面灰度图像的分割阈值，将路面灰度图像中灰度值小于分割阈值的像素点形成的区域记为缺陷疑似区域。

3.根据权利要求1所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述根据太阳位置在三维坐标系中构建一个太阳参考点的具体方法为：使用SunCalc工具结合路面灰度图像经纬度以及路面灰度图像采集时刻，计算太阳相对于地面位置的方位角和高度角，方位角是指太阳相对于北方的角度，高度角是指太阳相对于地平线的角度；使用方位角和高度角，将太阳位置转换为三维坐标系中的坐标；将缺陷疑似区域的经纬度转换为三维坐标系中的位置；将太阳的三维坐标位置与路面的三维坐标位置相结合，确定太阳参考点在三维坐标系中的位置。

4.根据权利要求1所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述根据缺陷疑似区域的灰度渐变方向将缺陷疑似区域划分为若干子块，通过相邻子块的平均灰度差异，获取缺陷疑似区域的灰度渐变程度，包括的具体方法为：构建一个 的滑动窗口，为预设的滑动窗口的边长，同时设置滑动窗口的滑动步长为 ，沿着第一投影向量的方向，通过滑动窗口对缺陷疑似区域进行遍历，将遍历过程中每个位置下的滑动窗口所包含的区域记为一个子块，得到若干个子块；

获取缺陷疑似区域中每个子块内所有像素点的灰度值均值，记为子块的灰度均值，将缺陷疑似区域中各相邻子块区域的灰度均值作差，再将所有差值取均值得到该缺陷疑似区域内部的灰度渐变程度；对于第 个缺陷疑似区域内部灰度渐变程度的具体计算方法为：式中， 表示第 个缺陷疑似区域内部的灰度渐变程度； 表示第 个缺陷疑似区域分块后的子块数量； 表示第 个缺陷疑似区域中第 个子块的灰度均值； 表示第个缺陷疑似区域中第 个子块的灰度均值； 表示绝对值符号。

5.根据权利要求1所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述根据缺陷疑似区域的灰度渐变程度、缺陷疑似区域和太阳位置之间的线性关系，获取缺陷疑似区域的阴影概率参数，通过缺陷疑似区域的阴影概率参数筛选出阴影区域，包括的具体方法为：定义三维坐标系中太阳参考点与任意缺陷疑似区域的中心点的欧式距离为缺陷疑似区域的第一距离；

对于第 个缺陷疑似区域的阴影概率参数的具体计算方法为：

式中， 表示第 个缺陷疑似区域的阴影概率参数； 表示第 个缺陷疑似区域灰度渐变特征的共线因子； 表示路面灰度图像中所有缺陷疑似区域的第一距离构成的数据集； 表示待检测道路中所有缺陷疑似区域内部的灰度渐变程度构成的数据集； 表示待检测道路中除第 个缺陷疑似区域外的所有缺陷疑似区域的第一距离构成的数据集；

表示待检测道路中除第 个缺陷疑似区域外的所有缺陷疑似区域内部的灰度渐变程度构成的数据集； 表示 和 的皮尔逊相关系数， 表示 和的皮尔逊相关系数； 用于描述第 个缺陷疑似

区域的灰度渐变程度、缺陷疑似区域和太阳位置之间的线性关系； 表示以自然常数为底数的指数函数； 表示线性归一化函数；

对于第 个缺陷疑似区域，如果第 个缺陷疑似区域的阴影概率参数大于预设参数时，则将第 个缺陷疑似区域记为阴影区域。

6.根据权利要求1所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述根据阴影区域中的缺陷区域对阴影区域内部灰度渐变均匀性破坏程度，获取阴影区域中所有像素点的破坏程度系数，包括的具体方法为：对于任意阴影区域，将阴影区域中与阴影区域的第一投影向量对应向量方向相平行的且由若干个像素点形成的线段，记为平行像素线，每条平行像素线的宽度为1个像素点；

以当前阴影区域内任意一条平行像素线上任意一个像素点为该平行像素线上的分段像素点，将所在平行像素线分为两段，将靠近遮挡物的一侧上灰度值高于分段像素点灰度值的像素点和远离遮挡物的一侧上灰度值低于分段像素点灰度值的像素点定义为逆序点；

对于第 个阴影区域中 的破坏程度系数的具体计算方法为：

式中， 表示第r个阴影区域中 的破坏程度系数； 表示第r个阴影区

域中 的灰度值； 表示 像素点所在的平行像素线上逆序点的个数；

表示 像素点所在的平行像素线上第 个逆序点的灰度值； 表示

的 垂 直破 坏 因 子 ； 表 示 的 平 行 破 坏 因 子 ；

用于描述阴影区域内部灰度渐变均匀性破坏程度； 表示

线性归一化函数； 表示绝对值符号。

7.根据权利要求6所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述垂直破坏因子的具体获取方法为：对于任意阴影区域，将阴影区域的第一投影向量对应的方向的垂直方向记为投影垂直方向，将阴影区域中与投影垂直方向相平行的由若干像素点形成的线段，记为垂直列像素线；每条垂直像素线的宽度为1个像素点；

对于第 个阴影区域中 的垂直破坏因子的具体计算方法为：

式中， 表示第 个阴影区域中第 个像素点的垂直破坏因子； 表示第 个阴影区域的阴影概率参数； 表示第 个阴影区域中 像素点的灰度值； 表示第 个阴影区域中 像素点所在的垂直列像素线的灰度均值。

8.根据权利要求1所述一种道路路面施工质量检测方法，其特征在于，所述获取缺陷疑似区域中的独立缺陷区域，根据阴影区域内像素点的破坏程度系数获取阴影区域内的缺陷区域，最后对道路路面进行质量检测，包括的具体方法为：预设第二阈值 ，将阴影区域内破坏程度大于 的像素点记为缺陷像素点；然后对阴影区域内所有的缺陷像素点采用CCL算法获取连通域，获取的连通域记为阴影区域中的缺陷区域；

根据缺陷区域和独立缺陷区域的面积大小，判断道路路面施工质量。

9.一种道路路面施工质量检测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑8任一项所述的一种道路路面施工质量检测方法的步骤。