本发明专利技术提供一种基于声学信号的路面构造深度检测方法，包括以下步骤：通过安装于轮胎旁侧的声音传感器采集声学信号，声学信号为轮胎/路面噪声；使用主成分分析法提取出所述声学信号的第一主成分分量；第一主成分分量为声压级；将第一主成分分量输入非线性混合高斯模型，获取非线性混合高斯模型的输出作为路面构造深度；还提供了一种基于声学信号的路面构造深度检测装置，包括声音采集单元、数据传输单元、计算单元和控制单元；本发明专利技术可以解决使用声学信号预测路面构造深度时，得到的数据不够精确的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
基于声学信号的路面构造深度检测方法及装置
本专利技术涉及路面信息检测的
，具体涉及一种基于声学信号的路面构造深度检测方法及装置。
技术介绍
在现代路面养护管理工作中，路面构造深度也用于评价路面磨耗和路面抗滑性能；对路面构造深度的检测和评价不仅是各个国路面养护规范的重要组成部分，还影响着公众驾驶出行的行车安全性和稳定性。以目前最常用的公路路面沥青路面为例，沥青结合料提高了铺路用粒料抵抗行车和自然因素对路面损害的能力，使路面平整少尘、不透水、经久耐用，所以沥青路面是道路建设中一种被最广泛采用的高级路面。路面构造深度是沥青路面粗糙度的重要指标，反映沥青路面的宏观构造。如何用一种低成本、易操作的方式，对路面构造深度进行快速、实时的检测和评价成为了当前道路路面检测和维修养护的重点和难点。现有技术中提供了一种通过采集轮胎-路面噪声信息数据来推导预测沥青路面构造深度的技术方案。该技术方案主要通过采集同一轮胎在不同速度、不同路面类型状况下的各种噪声数据信息，通过MATLAB软件编程将轮胎与路面噪声试验数据进行傅里叶变换。使用EXCEL软件将数据标准化并运用主成分分析法，选取出代表路面特性的声压级数据作为第一主成分分量；再将测试路面的声压级数据与已知路面的声压级数据之间的向量夹角作比较，得出对沥青路面构造深度的预测结果。上述技术方案是通过既有的沥青路面构造深度数据，来预测待检测的沥青路面构造深度，两者之间是一种简单的数据映射关系，所以采用上述技术方案在进行数据处理时处理效率低，得到的沥青路面构造深度预测数据精确度不够高，特别是在车速达到80km/h后，预测计算精度不到80％。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于声学信号的路面构造深度检测方法及装置，以解决现有技术中存在的使用声学信号预测路面构造深度时，仅仅是采用简单的数据映射对比，得到的路面构造深度数据不够精确的技术问题。本专利技术采用的技术方案如下：第一方面，提供了一种基于声学信号的路面构造深度检测方法；第一种可实现方式，包括以下步骤：通过安装于车辆轮胎旁侧的声音传感器采集声学信号，声学信号为轮胎/路面噪声；使用主成分分析法提取出声学信号的第一主成分分量；第一主成分分量为声压级；将第一主成分分量输入非线性混合高斯模型，获取非线性混合高斯模型的输出作为路面构造深度。结合第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，非线性混合高斯模型为：y＝M(μ1:k,1:d,x1:N,1:d)α1:1+d+k,1:c+nt其中，y为路面构造深度，μ为径向基函数的中心参数，k为基函数个数，x为第一主成分分量，N为第一主成分分量的个数，d为输入变量x维度，a为径向基函数的幅度值，c为输出变量y维度；nt为零均值的高斯噪声；参数a、d、k、c、μ与模型空间参数集θ相关联；模型空间参数集信息和模型基函数个数信息是利用可逆马尔科夫链蒙特卡洛算法确定的。结合第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，利用可逆马尔科夫链蒙特卡洛算法确定模型空间参数集信息和模型基函数个数信息，包括以下步骤：对模型空间参数集信息和模型基函数个数信息进行初始化设置，采用极大似然估计法设置目标初始值；进行迭代采样，根据计算接受概率对马尔科夫链进行更新；基于新的马尔科夫链更新分层模型参数；进行全贝叶斯模型收敛性判断，模型收敛退出迭代。结合第一种可实现方式，在第四种可实现方式中，使用主成分分析法对声学信号提取第一主成分分量，包括以下步骤：对采集到的轮胎/路面噪声信号进行时域A计权滤波，得到时域信号；对时域信号进行滑动加窗傅里叶变换，通过低通滤波器保留低频信号；对低频段信号进行主成分分析，取出代表整个滑动窗周期内的第一主成分分量。结合第一种可实现方式，在第五种可实现方式中，将第一主成分分量输入非线性混合高斯模型之前还包括：对第一主成分分量进行速度的干扰抑制。结合第五种可实现方式，在第六种可实现方式中，对第一主成分分量进行速度的干扰抑制，包括：利用如下公式，将从声学信号中提取到的第一主成分分量转换为标准化速度对应的第一主成分分量其中，Ln为标准化速度下对应的第一主成分分量，Lc为从声学信号中提取到的第一主成分分量，Vn为标准化速度，Vc为采集声学信号时的实际速度。第二方面，提供了一种基于声学信号的路面构造深度检测装置，在第七种可实现方式中，检测装置包括：声音采集单元、数据传输单元、计算单元和控制单元；声音采集单元用于采集声学信号，数据传输单元用于将声学信号传输给计算单元，计算单元用于根据声学信号计算路面构造深度，控制单元用于控制音频采集单元、数据传输单元和计算单元工作。结合第七种可实现方式，在第八种可实现方式中，声音采集单元包括多个声音传感器，多个声音传感器分别安装于车辆轮胎旁侧。结合第七种可实现方式，在第九种可实现方式中，数据传输单元采用无线传输方式进行数据传输。结合第七种可实现方式，在第十种可实现方式中，计算单元包括处理器和存储器；存储器用于存储执行第一到第六种可实现方式中任一项方法的程序；处理器被配置为执行存储器中存储的程序。由上述技术方案可知，本专利技术的有益技术效果如下：1.使用声压级和高斯函数构建声学信号的非线性混合高斯模型，通过可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗算法进行贝叶斯计算,完成模型的构建；使用模型计算路面构造深度。通过这种方法，可以更为精确的检测计算出路面的构造深度。2.在计算过程中，通过对声压级进行速度的干扰抑制处理，消除了行车速度对轮胎/路面噪声信号的干扰，使计算结果更加准确。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1为本专利技术的方法流程图。图2为本专利技术的声音传感器安装位置示意图。图3为本专利技术的非线性混合高斯模型的完整层次图。图4为本专利技术的装置架构图。附图标记：1-轮胎，2-轮毂，3-金属支架，4-声音传感器。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属领域技术人员所理解的通常意义。实施例1如图1所示，本专利技术提供一种基于声学信号的路面构造深度检测方法，包括以下步骤：通过安装于车辆轮胎旁侧的声音传感器采集声学信号，声学信号为轮胎/路面噪声；使用主成分分析法提取出声学信号的第一主成分分量；第一主成分分量为声压级；将第一主成分分量输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于声学信号的路面构造深度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n通过安装于车辆轮胎旁侧的声音传感器采集声学信号，所述声学信号为轮胎/路面噪声；/n使用主成分分析法提取出所述声学信号的第一主成分分量；所述第一主成分分量为声压级；/n将所述第一主成分分量输入非线性混合高斯模型，获取所述非线性混合高斯模型的输出作为路面构造深度。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于声学信号的路面构造深度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过安装于车辆轮胎旁侧的声音传感器采集声学信号，所述声学信号为轮胎/路面噪声；
使用主成分分析法提取出所述声学信号的第一主成分分量；所述第一主成分分量为声压级；
将所述第一主成分分量输入非线性混合高斯模型，获取所述非线性混合高斯模型的输出作为路面构造深度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非线性混合高斯模型为：
y＝M(μ1:k,1:d,x1:N,1:d)α1:1+d+k,1:c+nt
其中，y为路面构造深度，μ为径向基函数的中心参数，k为基函数个数，x为第一主成分分量，N为第一主成分分量的个数，d为输入变量x维度，a为径向基函数的幅度值，c为输出变量y维度；nt为零均值的高斯噪声；参数a、d、k、c、μ与模型空间参数集θ相关联；
所述模型空间参数集信息和模型基函数个数信息是利用可逆马尔科夫链蒙特卡洛算法确定的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用可逆马尔科夫链蒙特卡洛算法确定模型空间参数集信息和模型基函数个数信息，包括以下步骤：
对模型空间参数集信息和模型基函数个数信息进行初始化设置，采用极大似然估计法设置目标初始值；
进行迭代采样，根据计算接受概率对马尔科夫链进行调整；
基于调整后新的马尔科夫链，更新分层模型参数；
进行全贝叶斯模型收敛性判断，模型收敛退出迭代。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用主成分分析法对声学信号提取第一主成分分量，包括以下步骤：
对采集到的轮胎/路面噪声信号进行时域A计权滤波，得到时域信号；
对所述时域信号进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：章一颖，刘晓江，刘昊，徐正卫，侯晓宁，李聪，张华，阮志敏，张东长，王进勇，李立国，朱禹朋，青光焱，赖思静，唐智伦，胡晓阳，王昌华，罗建群，高博，彭吉瑞，叶伟，
申请(专利权)人：招商局公路信息技术重庆有限公司，招商局重庆交通科研设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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