一种基于边缘计算的道路巡检系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于边缘计算的道路巡检系统及方法，涉及公路巡检管理技术领域，包括以下步骤：S1、利用数据采集模块对道路信息数据进行采集；S2、利用状态分析模块对道路信息数据的采集过程进行分析，判断是否出现异常情况；S3、利用图像处理模块对道路信息数据进行处理，分析道路病害情况；S4、利用影响分析模块对道路信息数据采集异常情况下的道路病害情况进行分析；通过图像处理模块对路面信息数据进行分析，判断路面是否存在病害情况，同时，在影响分析模块的分析和判断下，可以有效的判断被前车遮挡导致路面信息数据采集不齐全的路面是否存在病害，避免了对路面信息数据的二次采集，提高了道路巡检的效率。提高了道路巡检的效率。提高了道路巡检的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的道路巡检系统及方法


[0001]本专利技术涉及公路巡检管理
，具体是一种基于边缘计算的道路巡检系统及方法。

技术介绍

[0002]随着我国公路建设的飞速发展，传统的基于人工检测路面病害的方法存在着标准化缺失、成本高、精确度低、危险性高等问题，随着科技水平的不断进步，随之而来的是通过AI技术实现对路面病害的智能化检测，通过在巡检车上安装巡检摄像头，选择车流量较少的时间段对道路信息进行数据采集和智能化分析；
[0003]但是，现有的基于AI技术的道路病害智能化检测系统仍然存在以下问题：
[0004]虽然可以选择车流量较少的时间进行道路信息的采集，但是道路上难免会出现车辆，当车辆出现在巡检车前方时，会影响巡检车对路面信息数据的采集，进而影响对道路的巡检工作；
[0005]所以，人们急需一种基于边缘计算的道路巡检系统及方法来解决上述技术问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于边缘计算的道路巡检系统及方法，以解决现有技术中提出的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于边缘计算的道路巡检方法，该道路巡检方法包括以下步骤：
[0008]S1、利用数据采集模块对道路信息数据进行采集；
[0009]S2、利用状态分析模块对道路信息数据的采集过程进行分析，判断是否出现异常情况；
[0010]S3、利用图像处理模块对道路信息数据进行处理，分析道路病害情况；
[0011]S4、利用影响分析模块对道路信息数据采集异常情况下的道路病害情况进行分析，使得在未完整采集到道路信息数据的情况下，分析未采集部分的道路病害情况。
[0012]根据上述技术方案，在S1中，巡检摄像头安装在道路巡检车上方，利用巡检摄像头对路面信息数据进行采集，巡检摄像头对道路巡检车前方的有效采集范围为，其中，L表示道路巡检车车头与巡检摄像头最近采集点之间的距离，a表示道路巡检车的有效采集长度，巡检摄像头的有效采集范围通过参数调整单元进行调整，使得可以根据实际需求以及路面信息数据采集时的实际情况进行有效采集范围的调整，使得对于路面信息数据的采集更加的灵活；
[0013]距离采集单元安装在道路巡检车车头，用于对道路巡检车与前车之间的距离进行测量，距离采集单元每隔时间t进行一次距离的采集，组成距离的集合，其中，m表示进行了m次距离的采集；
[0014]定位导航单元对巡检摄像头的道路信息数据采集位置进行定位，并通过标签添加
单元以标签的形式标记在对应的道路信息数据上，存储进入储存数据库。
[0015]根据上述技术方案，在S2中，当距离采集单元所采集的距离时，启动状态分析模块进行异常情况的分析；
[0016]对路面信息数据的采集过程中是否出现异常情况的分析，包括以下步骤：
[0017]S201、连续性获取距离采集单元所采集的距离集合，其中，n表示连续性获取了n次距离的采集，；
[0018]S202、利用速度分析单元根据下列公式进行道路巡检车与前车之间速度差的计算：
[0019]；
[0020]其中，表示第k次采集的距离数据，表示第k
‑
1次采集的距离数据，表示在第k
‑
1次距离采集和第k次距离采集这段时间t内，道路巡检车与前车之间的速度差；
[0021]当存在时，利用降速提醒单元提醒道路巡检车进行降速；
[0022]当时，进入S203；
[0023]S203、利用长度计算单元根据下列公式计算前车所遮挡的路面的长度数据：
[0024]；
[0025]当出现时，利用降速提醒单元提醒道路巡检车进行降速；
[0026]当时，不进行操作，其中，表示设定的长度阈值。
[0027]根据上述技术方案，在S3中，利用图像处理模块进行路面信息数据的分析时，包括以下步骤：
[0028]S301、利用灰度处理单元对路面信息数据进行灰度处理；
[0029]S302、利用图像滤波单元对S301处理后的路面信息数据进行高斯滤波处理；
[0030]S303、利用边缘检测单元通过Canny算法对S302处理后的路面信息数据进行边缘点的提取；
[0031]S304、对梯度幅值进行非极大值抑制；
[0032]S305、用双阈值算法检测和连接边缘，获得路面信息数据的轮廓线条图；
[0033]S306、利用病害分析单元在轮廓线条图上建立平面直角坐标系，并赋予每一个边缘点以坐标值，根据坐标值确定线条函数；
[0034]当存在的函数数量大于设定阈值时，判定当前路面信息数据所对应的路面存在病害。
[0035]根据上述技术方案，在S4中，当图像处理模块分析路面信息数据存在病害且在采集该路面信息数据时，存在异常情况时，利用影响分析模块判断异常情况所对应的位置是否存在病害，分析过程包括以下步骤：
[0036]S401、利用连续判断单元分析当前路面信息数据的轮廓线条图是否存在连续性；
[0037]S402、在建立平面直角坐标系的轮廓线条图上进行轮廓线条图边缘函数的建立，其中以轮廓线条图的中心点为原点建立平面直角坐标系；
[0038]S403、利用连续判断单元建立轮廓线条图上的轮廓线的线条函数，并分析线条函数与轮廓线条图边缘函数之间是否存在交点，确定交点坐标值为；
[0039]S404、在轮廓线条图上确定道路巡检车的行驶方向形成的向量为，根据下列公式建立平面直角坐标系原点与交点之间的向量：
[0040]；
[0041]S405、利用下列公式计算向量与向量之间的夹角：
[0042]；
[0043]当时，利用巡检输出单元输出路面信息数据上存在异常情况的区域存在病害；
[0044]当时，利用巡检输出单元输出路面信息数据上存在异常情况的区域不存在病害，其中，表示设定的角度阈值。
[0045]通过上述技术方案，在路面信息数据因为其他车辆遮挡导致采集不全时，可以有效的分析被遮挡区域是否存在道路病害，无需重新进行二次采集，节约了采集所花费的时间，提高了道路巡检的效率。
[0046]一种基于边缘计算的道路巡检系统，该道路巡检系统包括数据采集模块、状态分析模块、图像处理模块、影响分析模块和云端；
[0047]所述数据采集模块用于对道路信息数据进行采集，并对采集的道路信息数据进行标记和存储；所述状态分析模块用于对道路信息数据的采集过程进行分析，判断是否出现异常情况；所述图像处理模块用于对采集的道路信息数据进行处理，分析道路是否存在病害情况；所述影响分析模块用于对道路信息数据采集异常情况下的道路病害情况进行分析，确保道路巡检的全面性，提高道路巡检的效率，所述云端用于对所有的道路巡检车的分析结果进行存储和分析，对分区块的道路巡检情况进行拼接，数据采集模块、状态分析模块、图像处理模块和影响分析模块均设置在道路巡检车上，每一台道路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的道路巡检方法，其特征在于，该道路巡检方法包括以下步骤：S1、利用数据采集模块对道路信息数据进行采集；S2、利用状态分析模块对道路信息数据的采集过程进行分析，判断是否出现异常情况；S3、利用图像处理模块对道路信息数据进行处理，分析道路病害情况；S4、利用影响分析模块对道路信息数据采集异常情况下的道路病害情况进行分析。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的道路巡检方法，其特征在于：在S1中，巡检摄像头安装在道路巡检车上方，利用巡检摄像头对路面信息数据进行采集，巡检摄像头对道路巡检车前方的有效采集范围为，其中，L表示道路巡检车车头与巡检摄像头最近采集点之间的距离，a表示道路巡检车的有效采集长度，巡检摄像头的有效采集范围通过参数调整单元进行调整；距离采集单元安装在道路巡检车车头，用于对道路巡检车与前车之间的距离进行测量，距离采集单元每隔时间t进行一次距离的采集，组成距离的集合，其中，m表示进行了m次距离的采集；定位导航单元对巡检摄像头的道路信息数据采集位置进行定位，并通过标签添加单元以标签的形式标记在对应的道路信息数据上，存储进入储存数据库。3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的道路巡检方法，其特征在于：在S2中，当距离采集单元所采集的距离时，启动状态分析模块进行异常情况的分析；对路面信息数据的采集过程中是否出现异常情况的分析，包括以下步骤：S201、连续性获取距离采集单元所采集的距离集合，其中，n表示连续性获取了n次距离的采集，；S202、利用速度分析单元根据下列公式进行道路巡检车与前车之间速度差的计算：；其中，表示第k次采集的距离数据，表示第k
‑
1次采集的距离数据，表示在第k
‑
1次距离采集和第k次距离采集这段时间t内，道路巡检车与前车之间的速度差；当存在时，利用降速提醒单元提醒道路巡检车进行降速；当时，进入S203；S203、利用长度计算单元根据下列公式计算前车所遮挡的路面的长度数据：；当出现时，利用降速提醒单元提醒道路巡检车进行降速；当时，不进行操作，其中，表示设定的长度阈值。4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的道路巡检方法，其特征在于，在S3中，利用图像处理模块进行路面信息数据的分析时，包括以下步骤：
S301、利用灰度处理单元对路面信息数据进行灰度处理；S302、利用图像滤波单元对S301处理后的路面信息数据进行高斯滤波处理；S303、利用边缘检测单元通过Canny算法对S302处理后的路面信息数据进行边缘点的提取；S304、对梯度幅值进行非极大值抑制；S305、用双阈值算法检测和连接边缘，获得路面信息数据的轮廓线条图；S306、利用病害分析单元在轮廓线条图上建立平面直角坐标系，并赋予每一个边缘点以坐标值，根据坐标值确定线条函数；当存在的函数数量大于设定阈值时，判定当前路面信息数据所对应的路面存在病害。5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的道路巡检方法，其特征在于：在S4中，当图像处理模块分析路面信息数据存在病害且在采集该路面信息数据时，存在异常情况时，利用影响分析模块判断异常情况所对应的位置是否存在病害，分析过程包括以下步骤：S401、利用连续判断单元分析当前路面信息数据的轮廓线条图是否存在连续性；S402、在建立平面直角坐标系的轮廓...

【专利技术属性】
技术研发人员：鹿浩，刘沪，李豪，张丽丽，
申请(专利权)人：江苏必安仕安防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：