【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种高速公路资产数据自动化采集方法及系统。
技术介绍
1、随着高速公路建设的不断发展和完善，对道路资产的维护和管理提出了越来越高的要求。传统的道路维护方法往往依赖于人工巡检和定期检测，不仅效率低下，而且难以保证检测的全面性和及时性。近年来，随着图像处理和机器学习技术的飞速发展，基于图像流的高速公路自动化检测逐渐成为研究热点。在高速公路自动化检测领域，如何实时、准确地从海量的图像流数据中识别出潜在的道路问题或资产异常是一项极具挑战性的任务。传统的图像处理方法往往难以应对复杂多变的道路环境和光照条件，而机器学习技术虽然在一定程度上提高了识别准确率，但仍面临着计算复杂度高、实时性差等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种高速公路资产数据自动化采集方法及系统。
2、本申请实施例是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种高速公路资产数据自动化采集方法，所述方法包括：获取对目标高速公路图像流采集到的新增图像片段集合，其中，所述新增图像片段集合中包括从所述目标高速公路图像流采集到的多个新增图像片段，所述新增图像片段中包括目标道路的依据拍摄时序排列的多个道路拍摄图像；获取所述新增图像片段集合对应的当下片段聚类中心集合，以及基于在所述新增图像片段集合之前对所述目标高速公路图像流的过往图像片段集合获取到的过往图像片段聚类中心集合，其中，所述当下片段聚类中心集合用以表征对所述新增图像片段集合中各个新增图像片段的划簇结
4、可选地，在将所述新增图像片段集合中的每个所述新增图像片段分别与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个目标图像片段簇中心进行计算，获得与每个所述新增图像片段配对的目标片段空间间距之前，还包括：分别获取所述当下片段聚类中心集合中的每一所述当下片段聚类中心，与所述过往图像片段聚类中心集合中的每一所述过往图像片段聚类中心之间的中心间距；在所述过往图像片段聚类中心集合中包括所述中心间距小于聚类中心间距临界值的过往图像片段聚类中心时，将所述当下片段聚类中心对应的当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段融入到所述过往图像片段聚类中心对应的过往图像片段簇，获得迭代后的所述过往图像片段簇，其中，所述过往图像片段聚类中心集合中的每一所述过往图像片段聚类中心分别对应于一个所述聚类中心间距临界值；在所述过往图像片段聚类中心集合中不包括所述中心间距小于聚类中心间距临界值的过往图像片段聚类中心时，将所述当下片段聚类中心对应的当下图像片段簇作为所述过往图像片段簇中新增的所述过往图像片段簇；将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心。
5、可选地，所述将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心，包括：在迭代后的所述过往图像片段簇集合中的目标过往图像片段簇中包括多个所述过往图像片段和所述当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段时，分别获取所述当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段对应的片段表征数组，与所述片段表征数组的翻转数组的数量积，以及基于多个所述新增图像片段分别对应的数量积和确定为与多个所述新增图像片段对应的新增表征结果；根据所述目标过往图像片段簇中包括的所述过往图像片段对应的过往表征结果，和所述新增表征结果确定所述目标过往图像片段簇对应的所述目标图像片段簇中心；在迭代后的所述过往图像片段簇集合中的目标过往图像片段簇中仅包含所述当下图像片段簇中的多个所述当下片段时，分别获取所述当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段对应的片段表征数组，与所述片段表征数组的翻转数组的数量积，以及基于多个所述新增图像片段分别对应的数量积和确定为与多个所述新增图像片段对应的当下表征结果；根据所述当下表征结果确定所述目标过往图像片段簇对应的所述目标图像片段簇中心；其中，所述目标过往图像片段簇中的多个片段分别对应的所述片段表征数组与所述目标图像片段簇中心对应的聚类中心数组之间的数组间距的和值不大于对照间距临界值。
6、可选地，所述将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心时，还包括：在迭代后的所述过往图像片段簇集合中的目标过往图像片段簇中包括多个所述过往图像片段和所述当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段时，获取所述当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段分别的片段表征数组分别与所述当下片段聚类中心对应的聚类中心数组的数组间距的数组间距和值；获取所述目标过往图像片段簇对应的所述聚类中心间距临界值，并获取与所述当下片段聚类中心对应的第一影响变量，以及与所述过往图像片段聚类中心对应的第二影响变量；根据所述第一影响变量与所述数组间距和值的第一相乘结果，以及所述第二影响变量与所述聚类中心间距临界值的第二相乘结果确定所述目标图像片段簇中心对应的聚类中心间距临界值；在迭代后的所述过往图像片段簇集合中的目标过往图像片段簇中仅包含所述当下图像片段簇中的多个所述当下片段时，获取所述当下图像片段簇中的多个所述新增图像片段分别的片段表征数组分别与所述当下片段聚类中心对应的聚类中心数组的数组间距的数组间距和值；将所述数组间距和值确定为所述目标图像片段簇中心对应的聚类中心间距临界值。
7、可选地，所述将所述新增图像片段集合中的每个所述新增图像片段分别与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个目标图像片段簇中心进行计算，获得与每个所述新增图像片段配对的目标片段空间间距，包括：获取与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个所述目标图像片段簇中心分别对应的空间间距影响变量；获取所述新增图像片段集合中的一个所述新增图像片段作为当前新增图像片段，对以下操作进行重复直到游走完当前新增图像片段集合中的每一所述新增图像片段：分别获取所述当前新增图像片段与多个所述目标图像片段簇中心之间的对照片段空间间距；根据多个目标图像片段簇中心分别对应的空间间距影响变量和获取的多个所述对照片段空间间距确定所述当前新增图像片段配对的所述目标片段空间间距。
8、可选地，所述分别获取所述当前新增图像片段与多个所述目标图像片段簇中心之间的对照片段空间间距，包括：在多个所述目标图像片本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高速公路资产数据自动化采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述新增图像片段集合中的每个所述新增图像片段分别与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个目标图像片段簇中心进行计算，获得与每个所述新增图像片段配对的目标片段空间间距之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心时，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述新增图像片段集合中的每个所述新增图像片段分别与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个目标图像片段簇中心进行计算，获得与每个所述新增图像片段配对的目标片段空间间距，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据多个目标图像片段簇中心分别对应的空间间距影响变量和获取的多个所述对照片段空间间距确定所述当前新增图像片段配对的所述目标片段空间间距，包括：
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据多个目标图像片段簇中心分别对应的空间间距影响变量和获取的多个所述对照片段空间间距确定所述当前新增图像片段配对的所述目标片段空间间距之后，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述范数平方与所述数组间距的和值之间的商确定所述当下片段聚类中心迭代后的所述空间间距影响变量，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述范数平方与所述数组间距的和值之间的商确定所述当下片段聚类中心迭代后的所述空间间距影响变量，包括：
11.根据权利要求1至10任意一项中所述的方法，其特征在于，所述将所述目标片段空间间距大于预设片段空间间距的所述新增图像片段确定为可疑资产图像片段之后，还包括：
12.一种高速公路资产数据自动化采集系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种高速公路资产数据自动化采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述新增图像片段集合中的每个所述新增图像片段分别与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个目标图像片段簇中心进行计算，获得与每个所述新增图像片段配对的目标片段空间间距之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将迭代后的过往图像片段簇集合中的过往图像片段簇分别对应的图像片段簇中心确定为所述目标图像片段簇中心集合中的所述目标图像片段簇中心时，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述新增图像片段集合中的每个所述新增图像片段分别与所述目标图像片段簇中心集合中包括的多个目标图像片段簇中心进行计算，获得与每个所述新增图像片段配对的目标片段空间间距，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述当前新增图像片段与多个所述目标图...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军，谢光星，黄媛，牛传俊，余博，吴刚，姚志，王友，
申请(专利权)人：贵州道坦坦科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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