摘要：为了增强双目视觉技术对极端光照条件的适应能力,改善其在路面三维纹理测量中的光照适用范围,引入Faster-RCNN目标检测网络,构建融合Faster-RCNN的激光约束改进双目视觉重构算法,开发路面三维纹理双目测量装置,并对改进前后的算法分别开展激光约束目标提取、路面三维纹理重构和实际场景中应用的效果进行分析。结果表明,Faster-RCNN的融合增强了算法对目标的提取能力,提高了算法对极端光照的适应能力,算法改进后在5 Lux和1 050 Lux两种极端光照下的高程差平均偏差分别减少了68.6%和70.0%,达到0.11 mm和0.09 mm。同时,改进算法在实际场景中也能保持较好的测量精度与稳定性,其在测试区域内高程差的最大偏差和平均偏差均能满足路面三维纹理测量对精度的要求。