【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路维护与管理，尤其涉及基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统。
技术介绍
1、随着交通量和重载车辆的增加，路面病害问题日益严重，这不仅影响了道路的使用寿命，还对交通安全构成了潜在威胁。当前的路面病害分析存在许多问题，主要包括数据采集不全面、数据处理和分析方法单一、病害预测和预警不准确、决策支持不完善以及病害状况评估和报告生成不及时等。这些问题主要由于依赖单一类型传感器、缺乏多源数据综合分析能力、预测模型缺乏动态调整能力以及缺乏有效的决策支持系统等原因导致。
2、现有技术(中国专利技术专利，公开号：cn115755193a，名称：路面结构内部病害识别方法)在面对这些问题时，存在以下不足或缺陷：单一传感器类型导致数据采集不全面；数据处理和分析方法单一，无法充分利用多源数据；病害预测和预警不准确，缺乏动态调整能力；缺乏有效的决策支持系统，病害影响评估不全面；病害状况评估和报告生成不及时，报告内容不够详细和全面。这些不足和缺陷限制了现有技术方案在病害识别、预测、评估和决策方面的全面性、准确性和实时性。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统，本专利技术利用多层次传感器网络实时采集路面内部和外部环境数据，采用多模态数据融合和深度学习技术进行数据处理和特征提取，结合动态环境和使用模式数据，构建病害成因模型和病害发展趋势预测模型；通过智能预测系统和决策支持系统，提供实时的病害预测和维护策略，并生成详细
2、一种基于人工智能的路面内部病害分析方法，包括以下步骤：
3、通过应用针对路面内部的传感器网络，实时采集并预处理路面内部结构和外部环境数据，生成探地雷达特征数据、振动特征数据、环境特征数据和应力特征数据；
4、将探地雷达特征数据、振动特征数据、环境特征数据和应力特征数据进行时间同步和格式统一后，采用数据级、特征级和决策级融合方法进行多模态数据融合，并通过深度学习模型进行特征提取，生成融合特征数据和病害特征数据；
5、结合环境特征数据和使用模式特征数据，构建病害成因模型和病害发展趋势预测模型，分析病害的成因、发展趋势和影响，生成病害成因分析数据、病害趋势预测数据和病害影响评估数据；所述使用模式特征数据通过对交通流量数据、车辆重量数据和路面使用频率数据进行时间同步和格式统一处理后生成；
6、基于病害成因分析数据、病害趋势预测数据和病害影响评估数据，构建智能预测系统和决策支持系统，提供实时的病害预测和维护策略，生成病害预测数据和维护策略数据，并根据实际维护反馈优化智能预测系统和决策支持系统；
7、利用实时更新的病害预测数据和病害特征数据，评估当前病害状况，生成病害现状报告。
8、优选的，所述传感器网络包括：探地雷达传感器、压电传感器、温湿度传感器和加速度计，布置在不同深度和区域，包括：
9、通过应用探地雷达传感器，以采集路面内部结构的电磁波反射数据；
10、压电传感器布置在路面表面和下方，以采集振动和压力数据；
11、温湿度传感器布置在路面周围环境，以采集环境温湿度数据；
12、加速度计布置在路面关键区域，以采集路面动态应力数据。
13、优选的，所述多模态数据融合方法包括：
14、数据级融合：将不同传感器的原始数据在数据层面进行组合，生成融合数据集；
15、特征级融合：提取各类数据的特征，并将提取的特征进行融合，生成融合特征数据；
16、决策级融合：对各类数据进行独立分析后，将结果进行融合，生成综合决策数据。
17、优选的，所述深度学习模型包括卷积神经网络和图卷积网络，用于特征提取和病害识别，包括：
18、利用卷积神经网络对融合特征数据进行特征提取，生成初步病害特征数据；
19、利用图卷积网络对初步病害特征数据进行进一步处理，生成最终的病害特征数据。
20、优选的，所述病害成因模型通过以下公式计算：
21、c＝f(e,u)＝a·e+b·u+c
22、其中，c表示病害成因分析数据，e表示环境特征数据，u表示使用模式特征数据，f表示将环境特征数据和使用模式特征数据转换为病害成因分析数据的函数，a、b为权重，c为偏差参数。
23、优选的，所述病害发展趋势预测模型通过以下公式计算：
24、t＝g(c，t)＝α·c+β·t+γ
25、其中，t表示病害趋势预测数据，c表示病害成因分析数据，t表示时间变量，g表示将病害成因分析数据和时间变量转换为病害趋势预测数据的函数，α、β为权重，γ为偏差参数。
26、优选的，所述智能预测系统采用强化学习算法，以不断优化病害预测和维护策略，包括：
27、基于历史病害数据和当前病害数据，利用强化学习算法训练智能预测模型；
28、根据实时更新的病害数据，调整和优化智能预测模型的参数，生成实时的病害预测数据。
29、优选的，所述维护策略数据包括维护时间、维护资源和具体操作建议，包括：
30、根据病害影响评估数据，确定需要优先维护的区域和具体维护时间；
31、根据病害严重程度和资源可用性，分配维护资源，生成维护资源分配计划；
32、提供具体的操作建议，包括使用的维护工具、操作步骤和安全注意事项。
33、优选的，所述病害现状报告包括病害分布图、病害类型分析和病害严重程度评估，并通过图表和文字描述的形式提供详细信息，包括：
34、病害分布图：显示病害在路面上的具体位置和分布情况；
35、病害类型分析：分类描述不同类型的病害及其特征；
36、病害严重程度评估：量化评估病害的严重程度，提供具体的评分和建议。
37、一种用于实施所述基于人工智能的路面内部病害分析方法的系统，包括：
38、多层次传感器网络，包括探地雷达传感器、压电传感器、温湿度传感器和加速度计，用于实时采集并预处理路面内部结构和外部环境数据；
39、数据处理模块，用于将探地雷达特征数据、振动特征数据、环境特征数据和应力特征数据进行时间同步和格式统一，采用数据级、特征级和决策级融合方法进行多模态数据融合，并通过深度学习模型进行特征提取，生成融合特征数据和病害特征数据；
40、分析模块，用于结合环境特征数据和使用模式特征数据，构建病害成因模型和病害发展趋势预测模型，分析病害的成因、发展趋势和影响，生成病害成因分析数据、病害趋势预测数据和病害影响评估数据，所述使用模式特征数据通过对交通流量数据、车辆重量数据和路面使用频率数据进行时间同步和格式统一处理后生成；
41、智能预测与决策支持模块，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述传感器网络包括：探地雷达传感器、压电传感器、温湿度传感器和加速度计，布置在不同深度和区域，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述多模态数据融合方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络和图卷积网络，用于特征提取和病害识别，包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述病害成因模型通过以下公式计算：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述病害发展趋势预测模型通过以下公式计算：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述智能预测系统采用强化学习算法，以不断优化病害预测和维护策略，包括：
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述病害现状报告包括病害分布图、病害类型分析和病害严重程度评估，并通过图表和文字描述的形式提供详细信息，包括：
10.一种用于实施权利要求1至9任一所述基于人工智能的路面内部病害分析方法的系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述传感器网络包括：探地雷达传感器、压电传感器、温湿度传感器和加速度计，布置在不同深度和区域，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述多模态数据融合方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络和图卷积网络，用于特征提取和病害识别，包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，所述病害成因模型通过以下公式计算：
6.根据权利要求5所述的基于人...
【专利技术属性】
技术研发人员：仰建岗，彭爱红，林天发，姚玉权，马泽欣，高杰，谭肖勇，万铜铜，徐佳云，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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