【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路检测，具体涉及一种多元路面定期检测数据处理方法及处理系统。
技术介绍
1、现有技术中的路面检测技术，一般都将重心落在了检测作业工作中的数据采集部分，通过自动化检测设备，缩短人工作业周期及作业人数，达到成本控制的目的。但对于检测工作的数据处理部分，功能较为薄弱，无法应对项目的多样化要求。且现有处理系统的功能较为单一，均为依据特定规范要求对数据进行简单计算，要么满足公路行业，要么单独为市政道路行业的路面技术状况数据评价分析，无法适应多种行业规范要求，难以与后续的道路管养工作进行结合，导致数据连结上出现断层。
2、传统的检测报告一般提供指标不合格的路段作为重点路段建议进行养护处治。当出现100m内只有其中几十米路段路况很差，导致该100m总体数据不合格的情况时，一般会以这100m的评价单元为建议处治路段，从而造成该100m内部分不需要处治的路段也纳入养护区域，不利于总体养护资金的计算、分配。
3、综上所述，急需一种多元路面定期检测数据处理方法及处理系统以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种多元路面定期检测数据处理方法，旨在实现对路面检测数据的精确分析和精准养护，具体技术方案如下：
2、一种多元路面定期检测数据处理方法，包括：
3、步骤s1、数据采集，具体是：采集表示路面技术状况的检测指标、各检测点的gis数据和路面图片；所述检测指标包括路面损坏、路面平整度、车辙、构造深度、路面跳车、路面
4、步骤s2、数据预处理，具体是：基于深度神经网络和路面图片，对检测指标中的路面平整度、车辙、路面抗滑摩擦系数和路面跳车数据进行异常值剔除；
5、步骤s3、基于步骤s2处理后的检测指标进行结果输出，具体是：
6、按照公路技术状况评定标准或城镇道路养护技术规范输出评价分级结果；基于gis数据采用描点法绘制道路线形，并在地图上可视化展示路面病害的位置、类型以及评级；采用有序样本聚类算法识别出路面养护靶区，输出道路的最佳养护方案。
7、以上技术方案中优选的，s2中数据预处理具体是：
8、步骤s2.1、使用典型特异值产生位置的路面图片进行深度神经网络训练，识别出典型特异值产生位置的路面图片中的图像特征；
9、步骤s2.2、以n米为一个检测单元分别对步骤s1获取的路面平整度、车辙、路面抗滑摩擦系数和路面跳车数据进行划分，分别获取总体检测路段下路面平整度、车辙、路面抗滑摩擦系数和路面跳车的均值和标准差；对检测单元中路面平整度、车辙、路面抗滑摩擦系数和路面跳车分别采用3σ原则挑选出疑似异常值数据，同时获取疑似异常值数据所对应的桩号；其中，n≥10；
10、步骤s2.3、提取所对应的桩号范围内的路面图片，采用训练好的深度神经网络识别疑似异常值数据是否处于典型特异值产生位置；
11、步骤s2.4、若疑似异常值数据处于典型特异值产生位置则对该数据进行剔除，若不是处于典型特异值产生位置则保留该数据。
12、以上技术方案中优选的，所述典型特异值产生位置包括桥头路段、减速带位置和井盖位置。
13、以上技术方案中优选的，在地图上可视化展示路面病害的位置、类型以及评级，具体实现步骤是：
14、步骤a1、采用高斯投影算法将gis数据转换到投影坐标系，获得gis投影数据；
15、步骤a2、将gis投影数据与桩号对应起来，并计算获得桩号的坐标；
16、步骤a3、将gis投影数据中的各检测点以及桩号的坐标采用描点法绘制成道路线形；
17、步骤a4、针对可视化展示的任意类型的路面病害，在道路线形上采用不同颜色表示路面病害对应的病害指标在不同位置的评级。
18、以上技术方案中优选的，步骤a2中：根据桩号所在位置前后两个检测点的坐标以及两个检测点形成的方位角，计算获得该桩号的坐标。
19、以上技术方案中优选的，步骤s3中输出道路的最佳养护方案具体是：
20、步骤b1、根据养护需要在检测指标中选择k个指标作为养护指标；
21、步骤b2、提取各养护指标的流水表，且按m米为一个养护单元进行划分；
22、步骤b3、按规范赋予选择的养护指标权重，并对权重进行归一化处理；
23、步骤b4、按照权重计算各养护单元的综合指标值；
24、步骤b5、采用有序样本聚类算法按照养护单元的综合指标值进行聚类，重新划分养护单元；
25、步骤b6、计算重新划分的养护单元的综合指标值，根据综合指标值按照公路技术状况评定标准或城镇道路养护技术规范进行评价分级，将不满足规范要求的养护单元作为养护靶区；
26、步骤b7、根据养护决策树推荐养护靶区的养护方式并计算养护总成本c，获得养护方案；
27、步骤b8、对比养护总投资i和养护总成本c；
28、当0.95i≤c≤1.05i时，进入步骤b9；
29、当0.5i≤c＜0.95i或1.05i＜c≤1.5i时，返回步骤b5修改聚类条件后重新进行聚类；
30、当1.5i＜c或c＜0.5i时，返回步骤b1调整养护指标的个数；
31、步骤b9、获取养护方案的预期效果t，并与养护的目标效果m进行对比；
32、当0.95m≤t≤1.05m时，则输出最佳养护方案，否则返回步骤b7依据养护决策树重新调整养护方案。
33、以上技术方案中优选的，步骤b5中进行聚类的规则及停止条件为：
34、若相邻两个养护单元之间综合指标值之差小于等于m，则将相邻两个养护单元整合为一个养护单元；
35、若第j个养护单元与第j+1个养护单元、第j-1个养护单元的综合指标值之差均小于等于m，则将第j个养护单元与和其综合指标值相差最小的养护单元整合为一个养护单元；若第j个养护单元与第j+1个养护单元、第j-1个养护单元的综合指标值之差相等且均小于等于m，则将第j个养护单元与第j-1个养护单元整合为一个养护单元；
36、若整合后存在养护单元长度大于100m，或无养护单元长度大于100m但前后两次整合获得的养护单元一致时，则停止整合；
37、其中m∈[2,8]，10≤m＜100。
38、以上技术方案中优选的，返回步骤b5时，通过修改m的取值重新进行聚类。
39、本专利技术还提供了一种多元路面定期检测数据处理系统，所述处理系统采用所述的多元路面定期检测数据处理方法；
40、所述处理系统包括数据采集单元、数据预处理模块、数据分析模块和分布式数据库模块；所述数据采集单元用于采集表示路面技术状况的检测指标、各检测点的gis数据和路面图片，所述数据预处理模块用于进行异常值剔除，所述数据分析模块用于输出评价分级结果和最佳养护方案，所述分布式数据库模块包括大数据可视化平本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，S2中数据预处理具体是：
3.根据权利要求2所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，所述典型特异值产生位置包括桥头路段、减速带位置和井盖位置。
4.根据权利要求1所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，在地图上可视化展示路面病害的位置、类型以及评级，具体实现步骤是：
5.根据权利要求4所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，步骤A2中：根据桩号所在位置前后两个检测点的坐标以及两个检测点形成的方位角，计算获得该桩号的坐标。
6.根据权利要求1所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，步骤S3中输出道路的最佳养护方案具体是：
7.根据权利要求6所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，步骤B5中进行聚类的规则及停止条件为：
8.根据权利要求7所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，返回步骤B5时，通过修改m的取值重新进行聚类。
<...【技术特征摘要】
1.一种多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，s2中数据预处理具体是：
3.根据权利要求2所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，所述典型特异值产生位置包括桥头路段、减速带位置和井盖位置。
4.根据权利要求1所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，在地图上可视化展示路面病害的位置、类型以及评级，具体实现步骤是：
5.根据权利要求4所述的多元路面定期检测数据处理方法，其特征在于，步骤a2中：根据桩号所在位置前后两个检测点的坐标以及两个检测点形成的方位角，计算获得该桩号的坐标。
6.根据权利要求1所述的多元路面...
【专利技术属性】
技术研发人员：付伟，张志文，刘永，林杜，史珺峰，吴有松，肖广文，
申请(专利权)人：中交第二公路勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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