一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法，涉及道路工程领域，通过定义基础和组合道路缺陷，装备有传感器的汽车驶过这些缺陷，收集数据形成特征数据集。利用机器学习算法训练一个缺陷识别模型，实时分析汽车行驶过程中的数据，识别出道路缺陷类型。模型部署在云端，定期对道路图像进行分析，对新出现的缺陷进行增量学习式重新训练，以提高模型的精度和适应性。同时，对识别的道路缺陷进行分类和优先级排序，有助于维护方针对性地修补道路。本发明专利技术最大化地利用了基础和组合道路缺陷，可以识别出各种可能出现的道路缺陷，包括一些新出现的缺陷，有利于提高道路的安全性，提升驾驶体验，并有助于更有效地使用公共资源进行道路修补。进行道路修补。进行道路修补。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法


[0001]本专利技术涉及道路工程领域，更具体地说，涉及一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加快，城市道路的维护和管理工作日益重要。特别是道路表面的缺陷识别与修复，关系到道路的使用寿命、行车的安全以及城市的运行效率。然而，现有的道路缺陷识别技术多存在一些问题，未能满足日益严格的道路管理需求。
[0003]现有的道路缺陷识别技术主要依赖于图像识别技术，通过对道路表面的实时图像进行识别分析，以检测道路表面的缺陷。这些技术一般使用摄像头捕捉道路表面的实时图像，然后利用图像识别算法对图像进行分析，以识别出道路表面的缺陷。
[0004]这种基于图像识别的道路缺陷识别技术存在一些问题，包括：
[0005]1）图像识别技术对环境条件的依赖性很强，例如光照条件、天气条件等都会影响图像的质量，从而影响缺陷识别的准确性；
[0006]2）图像识别技术通常只能识别出图像中的明显缺陷，对于一些不易在图像中显示出来的缺陷，如微小裂缝、表面磨损等，识别效果往往不佳。
[0007]3）图像识别技术只能处理已有的缺陷，对于可能完全未出现过的缺陷，图像识别技术存在一定困难。
[0008]4）图像识别所涉及的数据处理量大，这可能导致高昂的成本。
[0009]另外，现有技术中，道路缺陷的识别多依赖于预设的缺陷类型，这种方式的灵活性不足，可能难以应对实际道路中出现的各种复杂和变化的缺陷。并且，现有技术中，道路缺陷的识别与修复通常是独立进行的，缺乏有效的缺陷分类和修复优先级排序，使得修复工作的效率和效果有待提高。

技术实现思路

[0010]本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法，以解决
技术介绍
中提到的问题。
[0011]为了达到上述目的，本专利技术采取以下技术方案：
[0012]一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法，包括如下步骤：
[0013]S1：定义一组基础道路缺陷，将这些基础道路缺陷进行随机拆分组合，形成多个组合道路缺陷；
[0014]S2：使用一辆装备有各类传感器的汽车，对每一种基础道路缺陷和组合道路缺陷驶过，记录传感器数据并标注对应的缺陷类型，形成特征数据集；
[0015]S3：应用一种或多种机器学习算法，利用S2步骤得到的特征数据集训练一个缺陷识别模型，所述缺陷识别模型用于接收汽车行驶过程中传感器的实时数据并输出对应的道路缺陷类型；
[0016]S4：将缺陷识别模型部署至云端服务器，通过车载通信系统将车辆行驶过程中的传感器数据实时传输至云端服务器，云端服务器利用缺陷识别模型实时分析并输出缺陷类型以及对应识别的时间；
[0017]其中，每隔一段时间，在云端服务器上，根据识别出缺陷的时间，调取对应时间的车辆上的摄像头上拍摄的道路图像，若对应的道路图像上的缺陷非S1中已经获取的基础道路缺陷或组合道路缺陷，则将其纳入S2中的数据集进行增量学习式重新训练缺陷识别模型；
[0018]S5：每隔一段预定的时间，将缺陷识别模型预测的道路缺陷进行分类和修补优先级排序。
[0019]在一些实施例中，所述传感器包括但不限于加速度传感器、陀螺仪、速度传感器。
[0020]在一些实施例中，所述基础道路缺陷包括但不限于多种形状的凹陷、凸起、裂缝。
[0021]在一些实施例中，S5中所述分类的依据包括：缺陷的严重程度、缺陷的位置、修补所需的资源。
[0022]在一些实施例中，S5中所述修补优先级排序的依据包括：缺陷的严重程度、缺陷的位置；若缺陷越严重，则优先级越高；若缺陷越靠近主干道或高速公路，则缺陷的修补优先级越高。
[0023]本专利技术相对于现有技术的优点在于：
[0024]本专利技术首先定义了一组基础道路缺陷，包括多种形状、尺寸的凹陷、凸起、裂缝等，这为识别多样化的道路缺陷提供了基础。然后，本专利技术进一步通过随机拆分和组合这些基础道路缺陷，形成了组合道路缺陷，极大地扩展了模型的识别范围，可以覆盖更多的实际道路缺陷情况。实际上，通过这种方式，本专利技术不仅能识别已知和常见的道路缺陷，还能预见并识别可能出现的、甚至是一些未曾出现的道路缺陷。这种方式可以最大程度地考虑所有可能的缺陷，使得模型具有更强的适应性和前瞻性。
[0025]本专利技术的模型不仅在初次训练时采用了基础和组合道路缺陷，还会在实际运行过程中，每隔一段时间，根据车辆摄像头实时拍摄的道路图像，将新出现的、非基础或组合道路缺陷纳入数据集进行增量学习式的模型训练。这使得模型能够根据实际道路情况动态更新和优化，更准确地识别道路缺陷。
[0026]本专利技术通过结合机器学习技术，能够实时自动识别出道路上的各类缺陷，包括那些摄像头可能较识别到的缺陷。由于车辆传感器，比如加速度计等测量到的数据，相对于图像这样的数据的数据量大大减少，因此机器学习的成本和计算量相比图像识别要更小，这使得本专利技术更加节约成本却又能够识别更多样的缺陷。
[0027]本专利技术还可以根据缺陷的严重程度、位置和修复所需资源进行分类和修复优先级排序，可以更加有效地帮助道路维修工作。
附图说明
[0028]图1是本专利技术方法的流程示意图。
具体实施方式
[0029]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作描述。
[0030]如图1所示为本专利技术本专利技术方法的示意图。
[0031]首先，需要定义一组基础道路缺陷，比如：直径为10, 20, 30cm的圆形凹陷；宽度为5, 10, 15cm的裂缝；高度为1, 2, 3cm的凸起
……
除此之外，还可以考虑其他形状的缺陷，这可以根据平常在道路上常见的基础缺陷进行人为确定。
[0032]然后，将这些基础道路缺陷进行随机拆分和组合，比如将一个10cm的凹陷和一个5cm的裂缝组合在一起，比如将一个圆形缺陷拆分为半圆形缺陷再和裂缝组合等等，形成了一个新的组合道路缺陷
……
组合道路缺陷可以根据具体情况进行具体选择，比如如果数据库的存储量够大，后续模型允许的训练时间足够长，则可以选择足够多的组合道路缺陷，并在得到组合道路缺陷后，结合历史道路图片判断哪些组合道路缺陷是经常出现的，从而优先选择经常出现的组合道路缺陷。
[0033]关于缺陷类型，实际上还可以考虑多种，其中一些比如：
[0034]凹陷：道路表面出现的坑洼，可能由于基础结构塌陷或者是路面材料的磨损腐蚀所致。
[0035]凸起：道路表面的隆起，可能是由于基础材料膨胀或者道路施工不平整所致。
[0036]裂缝：道路表面的开裂，可能是由于温度变化、水分侵蚀或者是重载车辆的压力所致。
[0037]水坑：道路表面积水，可能是由于道路设计不合理或者排水系统出现问题所致。
[0038]软土：道路表面松动，可能是由于下雨或者地基未进行固化所致。
[0039]落石：山区道路可能出现的落石情况，可能是由于自然侵蚀或者人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：定义一组基础道路缺陷，将这些基础道路缺陷进行随机拆分组合，形成多个组合道路缺陷；S2：使用一辆装备有各类传感器的汽车，对每一种基础道路缺陷和组合道路缺陷驶过，记录传感器数据并标注对应的缺陷类型，形成特征数据集；S3：应用一种或多种机器学习算法，利用S2步骤得到的特征数据集训练一个缺陷识别模型，所述缺陷识别模型用于接收汽车行驶过程中传感器的实时数据并输出对应的道路缺陷类型；S4：将缺陷识别模型部署至云端服务器，通过车载通信系统将车辆行驶过程中的传感器数据实时传输至云端服务器，云端服务器利用缺陷识别模型实时分析并输出缺陷类型以及对应识别的时间；其中，每隔一段时间，在云端服务器上，根据识别出缺陷的时间，调取对应时间的车辆上的摄像头上拍摄的道路图像，若对应的道路图像上的缺陷非S1中已经获取的基础...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘君，李永，邹思思，李静林，
申请(专利权)人：新唐信通浙江科技有限公司，
类型：发明
国别省市：