基于声学信号的路面构造深度检测方法及装置制造方法及图纸

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