【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路病害检测，特别涉及一种用于视频检测道路病害的方法、系统和设备。
技术介绍
1、当前道路病害检测主要依赖人工主观判断，存在专业经验要求高、费时费力、易出错等问题。然而，机器视觉作为新兴的计算机学科分支，具备高效和准确识别能力，相较于人工检测方法更具优势。尤其是深度学习在语音和图像识别方面的突破，推动了人工智能技术的发展。目前的道路病害检测主要依赖车载采集设备，由专业人员逐张筛查图像数据并标注病害区域，再计算破损率。但人工筛选和标注仍然耗时且准确率低。同时，路面图像的复杂性、多样性以及病害信息的弱信号性使得人筛选，容易识别错误的路面图像，同时还无法对路面修复进行实时追踪。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的为提供一种用于视频检测道路病害的方法、系统和设备，通过对数据进行采集处理，识别出路面病害，同时生成处理工单发送至客户端，并实时追踪工单的处理情况，降低筛选错误情况的出现，并辅助人工对道路病害养护巡检进行智能化管养。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种用于视频检测道路病害的方法，包括：
3、基于布设在不同巡检车的前端设备实时获取道路视频数据；
4、通过预设在所述前端设备上的道路病害识别模型对获取的所述道路视频数据进行道路病害识别，并对识别结果进行数据聚类；
5、基于所述道路病害识别模型将数据聚类得到的聚类数据进行存储并上传至道路养护平台；
6、所述道路养护平台对聚类数据进行计算分析，得到具体的道路病害
7、所述道路养护平台依据所述道路病害处理方法生成道路修复工单并发送至道路养护客户端，以及对所述道路修复工单的状态进行实时追踪。
8、进一步地，所述通过预设在所述前端设备上的道路病害识别模型对获取的所述道路视频数据进行道路病害识别，包括：
9、当基于所述道路病害设别模型获取所述道路视频数据后，对所述道路视频进行降噪的预处理操作，并对预处理完成后的所述道路视频进行帧切割，将所述道路视频分成一系列帧图像，基于所述道路病害设别模型通过将分割的每一帧图像进行继续划分，将所述帧图像划分区域块，并计算每一所述区域块的内像素的梯度方向直方图得到hog特征，同时，基于所述道路病害设别模型对每一所述区域块进行颜色空间转换，并对转换后的每一所述区域块进行颜色直方图统计，得到颜色特征；
10、基于所述道路病害设别模型将所述hog特征和所述颜色特征进行融合成综合特征，并对所述综合特征进行检测，判断所述道路视频中是否存在所述道路病害，当存在所述道路病害时，通过所述道路病害识别模型对所述道路病害进行识别并判断所述道路病害的等级，将所述道路病害的位置和类别在所述帧图像上进行对应标注，得到对应的标注图像，同时对所述道路视频内出现所述道路病害的时间进行标注，并将所述道路视频与所述标注图像进行关联。
11、进一步地，所述并对识别结果进行数据聚类，包括：
12、基于所述道路病害设别模型通过关联的所述道路视频与所述标注图像对所述道路病害按类别和位置进行分类，当某一所述道路病害在多个所述道路视频出现时，通过所述道路病害设别模型将对应的所述道路视频和关联的所述标注图像按时间顺序归集到同一病害事件流上。
13、进一步地，所述基于所述道路病害识别模型将所述聚类数据进行存储并上传至道路养护平台，包括：
14、所述道路病害识别模型完成聚类后，将所述聚类数据进行音视频流编码并封装存储至所述前端设备内，并通过预设在所述前端设备上的经纬度定位模块以及通讯模块对所述聚类数据与定位系统进行定位关联；
15、将关联完成的所述聚类数据通过通讯模块实时上传到所述道路养护平台，当所述前端设备上传失败时，所述前端设备进行自动缓存标记，并重新上传。
16、进一步地，所述道路养护平台对所述聚类数据进行计算分析，得到具体的道路病害处理方法，包括；
17、所述道路养护平台接收到所述聚类数据后，对所述聚类数据进行解析，并将解析后的所述聚类数据传输至道路病害处理模型进行处理，通过所述道路病害处理模型依据所述聚类数据对道路灾害进行匹配道路病害处理方法，当匹配到多个道路病害处理方法后，基于所述道路病害处理模型依据道路病害处理方法的匹配度从高到低依次将所述道路病害处理方法进行模拟，依次得到对应所述道路病害处理方法的模拟结果。
18、进一步地，所述道路养护平台依据所述道路病害处理方法生成道路修复工单并发送至道路养护客户端，包括：
19、通过所述道路养护平台依据道路维护度对每一所述道路病害处理方法的模拟结果进行排序，并将排名第一的所述道路病害处理方法生成道路修改工单，将其余的所述道路病害处理方法组成备选方案，并将所述道路修改工单与所述备选方案发送至所述道路养护客户端。
20、进一步地，对所述道路修复工单的状态进行实时追踪，包括：
21、所述道路养护平台实时获取所述道路修复工单对应的道路检测养护施工状态和进度，同时当道路修复完成后，统计施工用料，并生成道路综合报告输出至所述道路养护客户端，其中，所述道路综合报告包括道路检测报告、病害数据、所述道路病害处理方法和施工数据。
22、本专利技术还提供一种用于视频检测道路病害的系统，包括：布设在不同巡检车的前端设备以及与所述前端设备连接的道路养护平台；
23、所述前端设备，用于实时获取道路视频数据；通过预设在所述前端设备上的道路病害识别模型对获取的所述道路视频数据进行识别道路病害识别，并对识别结果进行数据聚类；基于所述道路病害识别模型将所述聚类数据进行存储并上传至道路养护平台；
24、所述道路养护平台，具体用于，对所述聚类数据进行计算分析，得到具体的道路病害处理方法；依据所述道路病害处理方法生成道路修复工单并发送至道路养护客户端，并对所述道路修复工单的状态进行实时追踪。
25、本专利技术还提供一种用于视频检测道路病害的设备，包括：
26、存储器，用于存储程序；
27、处理器，用于执行所述程序，实现上述任意一项所述的用于视频检测道路病害方法的各个步骤。
28、本专利技术提供的用于视频检测道路病害的方法、系统和设备，具有以下有益效果：
29、通过前端设备获取道路视频数据，并利用预设的道路病害识别模型对视频数据进行病害识别。实现对道路病害的自动化检测，提高检测效率和准确性。识别结果经过数据聚类后存储并上传至道路养护平台。通过聚类可以将相似的病害结果归类，便于后续的分析和处理。同时，数据的存储和上传保证了数据的可访问性和共享性。道路养护平台对聚类数据进行计算分析，得到具体的道路病害处理方法。通过分析识别结果，平台可以确定病害的类型、程度和修复方法，为道路养护工作提供指导和决策依据。养护平台依据道路病害处理方法生成道路修复工单，并发送至道路养护客户端。同时，养护平台对工单的状态进行实时追踪，以确保修复工作的及时性和准确性，并辅助人工对道路本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述通过预设在所述前端设备上的道路病害识别模型对获取的所述道路视频数据进行道路病害识别，包括：
3.根据权利要求2所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述对识别结果进行数据聚类，包括：
4.根据权利要求1所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述基于所述道路病害识别模型将数据聚类得到的聚类数据进行存储并上传至道路养护平台，包括：
5.根据权利要求1所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述道路养护平台对聚类数据进行计算分析，得到具体的道路病害处理方法，包括；
6.根据权利要求5所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述道路养护平台依据所述道路病害处理方法生成道路修复工单并发送至道路养护客户端，包括：
7.根据权利要求6所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，对所述道路修复工单的状态进行实时追踪，包括：
8.一种用于视频检测道路病害的系统，其
9.一种用于视频检测道路病害的设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述通过预设在所述前端设备上的道路病害识别模型对获取的所述道路视频数据进行道路病害识别，包括：
3.根据权利要求2所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述对识别结果进行数据聚类，包括：
4.根据权利要求1所述的用于视频检测道路病害的方法，其特征在于，所述基于所述道路病害识别模型将数据聚类得到的聚类数据进行存储并上传至道路养护平台，包括：
5.根据权利要求1所述的用于视频检测道路病害的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄诚，徐欢，汪庆，
申请(专利权)人：深圳亿维锐创科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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