【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路检测分析，具体为基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统。
技术介绍
1、随着交通运输业的快速发展，道路安全和维护成为了社会关注的焦点。道路巡检作为保障道路安全、及时发现并处理道路损伤和障碍物的重要手段，其效率和准确性直接影响着道路交通的顺畅与安全。近年来，随着传感器技术、图像识别技术和定位技术的飞速发展，道路巡检逐渐向智能化、自动化方向转变。然而，单一的技术手段在应对复杂多变的道路环境时仍存在局限性。例如，图像数据分析技术虽然能够准确识别道路损伤和障碍物，但在恶劣天气或光照条件不佳的情况下，其识别效果会大打折扣；雷达数据分析技术能够预测道路前方的物体动态，但在处理复杂场景时，其准确性和可靠性仍需进一步提高；而gps定位技术虽然能够提供车辆的位置信息，但在城市峡谷、隧道等遮挡严重的区域，其定位精度会受到较大影响。
2、为了克服单一技术手段的局限性，提高道路巡检的准确性和效率，多模态融合技术应运而生。多模态融合技术通过整合多种传感器和数据源的信息，实现优势互补，提高系统的整体性能。然而，目前的多模态融合道路...
【技术保护点】
1.基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述道路图像分析模型采用卷积神经网络CNN架构，包含：
3. 根据权利要求2所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述道路图像分析模型，对于分类任务，损失函数采用交叉熵损失函数；对于检测任务，损失函数采用Smooth L1损失函数。
4.根据权利要求1所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述雷达数据分析模型采用循环神经网络RNN算
【技术特征摘要】
1.基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述道路图像分析模型采用卷积神经网络cnn架构，包含：
3. 根据权利要求2所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述道路图像分析模型，对于分类任务，损失函数采用交叉熵损失函数；对于检测任务，损失函数采用smooth l1损失函数。
4.根据权利要求1所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述雷达数据分析模型采用循环神经网络rnn算法构建，包含：
5.根据权利要求4所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，所述gps定位与地图匹配模型的结构包括包含：
6.根据权利要求5所述的基于多模态融合的道路巡检数据处理与分析系统，其特征在于，训练gps定位与地图...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭新兰，李涛，徐有军，王文韬，毛良明，
申请(专利权)人：南京交通职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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