申请/专利权人：深圳市鼎邦工程有限公司

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117612019B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06Q10/20;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了智能化路面损害检测系统，涉及路面损害检测技术领域，将道路分割为若干个路段，依据各个路段上的车流量构建对应的繁忙系数，并以此从各个路段中筛选出的繁忙路段；对各个路段路面做路面图像采集，并对采集到的路面图像做预处理，通过识别获取的路面图像质量参数构建图像质量系数，并依据图像质量系数搭建异常阈值，依据图像质量系数与异常阈值的关系，从若干个预处理后的路面图像中筛选出目标图像；使用训练后的路面缺陷识别模型对目标图像进行识别，获取相应的损害特征，并匹配出对应的路面维护方案。通过搭建的维护优先级，而有序地对各个路段做出维护，在针对性地对路段路面做出维护之外，提高路面的维护效率。

主权项：1.智能化路面损害检测系统，其特征在于，包括：车流量监测单元，将道路分割为若干个路段，依据各个路段上的车流量构建对应的繁忙系数，并以此从各个路段中筛选出的繁忙路段，若繁忙路段的比例超过预期，发出图像采集指令；路面图像采集单元，接收到图像采集指令后，对各个路段路面做路面图像采集，并对采集到的路面图像做预处理后，汇总构建路面图像集合；质量评估单元，通过识别获取的路面图像质量参数构建图像质量系数，并依据图像质量系数搭建异常阈值，依据图像质量系数与异常阈值的关系，从若干个预处理后的路面图像中筛选出目标图像；路面维护单元，使用训练后的路面缺陷识别模型对目标图像进行识别，获取相应的损害特征，以此为各个路段匹配出对应的路面维护方案；并依构建的维护优先级，依次对各个路段路面进行维护；预先构建异常阈值，若所获取到的图像质量系数不在异常阈值内时，则将其确定为异常图像，剩余部分为目标图像；使用卷积神经网络构建初始模型，以预先准备的样本数据对初始模型进行训练和测试后，将训练后的初始模型作为路面缺陷识别模型；以训练后的路面缺陷识别模型对目标图像进行识别，并获取相应的损害特征；使用训练后的分类器对识别获取的损害特征进行分类，包括路段路面的损害位置、类型、种类和严重程度，将分类结果汇总构建对应路段的路面损害数据集合，并训练获取的路段路面运行模型；以各个路段内的车流量作为输入，使用训练后的路段路面运行模型对路段内车辆的行驶速度进行预测，获取对应的行驶速度Sv；由各项路面损害的影响区域限定损害面积Sm；将两者汇总后构建路段测试数据集合；由路段测试数据集合构建各个路段的维护优先级；其中，由路段测试数据集合构建各个路段的维护优先级，具体方式如下：将行驶速度Sv及损害面积Sm做线性归一化处理后，将对应的数据值映射至区间内，再依照如下公式： ；其中，为测试时长内经过的车辆的个数，；为路段设计速度；为第i个行驶速度，为第i个损害面积；m为路段的路面损害的数量，；为可容忍的损害面积；权重系数：，，且。

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百度查询： 深圳市鼎邦工程有限公司 智能化路面损害检测系统

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