CN115506216A - 路面平整度分析方法以及养护巡查*** - Google Patents

Abstract

路面平整度分析方法，包括步骤一，三轴坐标系转换；步骤二，数据预处理；步骤三，基于机器学***整度分析，通过对预处理后数据进行初步的处理与分析，可以提取出能够表征不同路面平整度的特征值，并输出道路颠簸点信息；步骤四，计算视频摄像头的照片截取时间；步骤五，基于图像识别分析颠簸点的病害类型。路面平整度养护巡查***，基于智能车载终端OBU和视频摄像头的轻量化车载式路面平整度养护巡查***，平台服务器通过路面平整度分析模块输出路面平整度分析结果。本发明实现了低成本快速检测公路路面病害的类型、位置、程度等，节省日常养护巡查周期和费用，为道路养护决策提供指导依据。

Description

路面平整度分析方法以及养护巡查***

技术领域

本发明涉及公路路面平整度检测技术领域，具体涉及一种路面平整度分析方法，以及应用有该方法的基于智能车载终端OBU和视频摄像头的轻量化车载式路面平整度养护巡查***。

背景技术

随着全国公路路网的基本建成，我国步入了公路养护维修高潮期，路面老化、路基沉降、局部坑洼、路面裂缝、坑槽、壅包等问题逐渐显现出来，不同程度地影响着车辆的行车安全、通行效率和行车舒适度等，已有的路面病害也在进一步加剧着路面的恶化。公路路面日常养护巡查是养护管理决策的重要依据，据统计，2021年高速公路、国省道路、农村公路总里程共计534.7万公里，为养护巡查的工作质量和效率提出了极高的挑战。

常见的路面检测工作由人工走查、半自动检测车、全自动检测车完成。人工走查过程中，每名检查员每天只能完成10km左右检测量，耗时耗力且存在较大的安全隐患，无法应对大规模养护巡查工作。半自动检测车在行驶过程中采集路面图像，再由人工查看识别病害，其缺点病害定位精度低，主观判定容易出现错判漏判。全自动检测车具有设备繁多、操作复杂、成本高昂、维护困难等问题，不利于大范围推广应用。

近年来，路面养护巡查技术研究日益增多，主要围绕路面病害AI视频识别、三轴加速度路面平整度指标分析、考虑路面颠簸的导航路径规划等方面展开，并取得了一定的进展，但是仍存在一定的问题。首先，受图像识别技术限制，树影与裂缝、光斑与坑洞等难以精准区分，路面病害AI视频识别准确率仅为65％～80％。其次，基于三轴加速度的路面平整度分析，未考虑车型、车速、传感器摆放角度等因素的影响，路面不平整无法辨别出是由路面病害还是井盖、减速带、障碍物等引起的，不具备表征路面质量的能力。第三，当前路面病害识别的定位误差普遍较大，其原因在于智能手机或GPS传感器的定位精度较低，约10m左右。第四，车载路面养护巡查设备的数量较多、占地空间大、安装复杂、成本较高，不适宜大批量装配和使用。

基于此，需要一种轻量化车载式路面平整度养护巡查***，既能满足设备简易、成本低廉、低耗高频等要求，也能实现巡查记录、自动检测、智能分析等功能，节省管养巡查周期和费用，提高道路养护效率。

现有技术下已有专利的一些情况：

专利：道路质量记录仪及其方法(专利申请号：201010574907.0)。提出一种道路质量记录仪及其方法，道路质量记录仪包括速度传感器、震动传感器、导航器、处理器和存储器，采集行驶速度、颠簸程度、GPS数据，建立道路质量数据库，在路线导航时按照道路颠簸程度进行路线排序。其主要缺点在于道路质量数据库实质仍然是车辆实际行驶时间，与颠簸程度的关系较小，而与车速、流量、天气等因素关系较大。其次，无法量化道路的颠簸程度和具体点位。

专利：基于加速度传感器的车载式路面不平度采集***及工作方法(专利申请号：201510126564.4)。提出一种基于加速度传感器的车载式路面不平度采集***及工作方法。该***由稳压电路、加速度传感器、信号处理电路、GPS模块、单片机、蓝牙模块、上位机组成。将加速度传感器固定在汽车靠左后轮的悬架上，采集X、Y、Z三轴加速度信号和GPS数据，通过蓝牙传输至上位机并进行建模，计算路面不平整度指数IRI值。其缺点在于未考虑车辆速度、车辆类型、传感器摆放角度等对IRI数值的影响；IRI值无法识别路面不平整引发的原因是路面病害还是井盖、减速带等设施，对路面养护决策的指导有限。

专利：基于内置三轴加速传感器智能手机的路面质量评级方法(专利申请号：201611173513.8)。提出一种基于内置三轴加速传感器智能手机的路面质量评级方法，基于手机三轴加速度数据构建了建立Logistics路面质量等级划分回归模型。其缺点在于手机定位精度有限；将手机垂直放于前仪表盘面板上，在车辆行驶过程中手机可能发生位置偏离；没有对手机内置三轴加速度传感器坐标系进行校正，可能导致检测结果失真。

专利：一种路面舒适性指数的确定方法及***(专利申请号：202011406155.7)。提出一种路面舒适性指数的确定方法及***，基于GPS、车辆纵向加速度、悬架动行程、方向盘转角、车速、轮胎噪声声压级等数据分析路面特征值(包括平均路面高程值、坑包频率、1°转向回复率、平均转向角和平均噪声声压级)，并计算路面舒适性指数。其缺点在于平均路面高程值极易将路面凸起和凹陷部分进行抵消，无法准确反映路面舒适性指数；轮胎噪声声压级与道路环境、路面材料、车型等多种因素有关，无法准确反映路面舒适性指数。

因此，一种基于智能车载终端OBU和视频摄像头的轻量化车载式路面平整度养护巡查***的提出是亟需的。

发明内容

根据背景技术提出的问题，本发明提供一种路面平整度养护巡查***来解决，一种路面平整度养护巡查***，是一种基于智能车载终端OBU和视频摄像头的轻量化车载式路面平整度养护巡查***，在巡查车辆上安装智能车载终端OBU和视频摄像头，在行驶过程中采集车辆行车数据并上传至平台服务器，平台服务器通过养护巡查业务模块记录巡查工作，平台服务器通过路面平整度分析模块输出路面平整度分析结果。

路面平整度分析方法，包括以下步骤：

步骤一，***启动开始工作；

步骤二，智能车载终端OBU实时输出振动数据、定位数据、时间数据至存储器，存储器输出数据至处理器进行预处理后，将数据上传至平台***；视频摄像头设备实时输出视频数据、时间数据至存储器，存储器输出数据至处理器进行预处理后，将数据上传至平台***；

步骤三，平台***根据定位数据判断车辆定位是否在电子围栏内，如果是，则跳转至步骤四；如果否，路面平整度养护巡查***停止或暂停工作；

步骤四，平台***进行三轴坐标系转换，将三轴加速度传感器坐标转换为车辆坐标，对振动数据进行滤波处理，进行路面振动颠簸点分析，包括时刻、位置、程度，并提取路面振动颠簸点对应时刻；

步骤五，平台***根据车辆定位数据计算车辆行驶速度，结合路面振动颠簸点对应时刻，计算视频颠簸点时刻，根据颠簸点时刻提取视频照片，基于图像识别分析颠簸点的病害类型；

步骤六，结合路面振动颠簸点分析和路面病害类型分析，输出路面平整度分析结果；

步骤七，判断车辆是否完成巡查任务，若是，则路面平整度养护巡查***停止或暂停工作，若否，则继续步骤二至步骤六工作。

进一步地，步骤四中，所述三轴坐标系转换是通过计算欧拉角实现：记三轴加速度传感器的横轴、纵轴和竖轴分别为X轴、Y轴和Z轴，欧拉角包括滚转角α、俯仰角β和偏航角γ，分别围绕X、Y和Z轴顺序旋转α、β和γ，将三轴加速度传感器的坐标转换为车辆坐标；假设三轴加速度传感器采集得到的三轴加速度为[a_x,a_y,a_z]，则α、β和γ可以通过下式计算得到：

根据计算得到的欧拉角，经过如下转换即可得到车辆三轴加速度[a′_x，a′_y，a′_z]：

进一步地，对振动数据进行滤波处理是采用均值滤波对传感器采集的垂直振动数据进行降噪处理：假设在时刻t传感器采集得到的加速度数值为a(t)，取a(t)前后2n个数据进行均值计算，则得到修正后t时刻的加速度为：

进一步地，步骤四中，路面振动颠簸点分析包括以下步骤：

采用K近邻算法构建数据特征值与路面平整度指标之间的关系模型：

采集不同平整度等级的路面数据并对典型数据进行标记，提取出不同路面平整度的数据分布特征并进行标准化处理，形成训练数据集；

输入新采集的数据，根据给定的距离度量，在训练集中找到与该实例距离最近的k个实例，这k个实例从属的最多的路面平整度等级，则为该采集数据对应的路面平整度等级；

根据给定的距离度量，在训练数据集T中寻找与输入实例

最近邻的k个点，将涵盖这k个点的

的邻域记作

从

中，根据分类决策规则决定

的类别y：

其中，I为指示函数：I(true)＝1，I(false)＝0；对于y_i(i＝1，2，...，N)只有

的样本点才考虑。

进一步地，步骤五中，计算视频颠簸点时刻以及根据颠簸点时刻提取视频照片的方法为：

记车辆经过颠簸点的时刻为t，t时刻车辆的经度、纬度、海拔分别为(lat_t，lng_t，alt_t)，t-Δt时刻车辆的经度、纬度、海拔分别为(lat_(t-Δt)，lng_(t-Δt)，alt_(t-Δt))，则车辆的瞬时速度v(t)为：

假设车辆在距离颠簸点前x(m)位置处，视频摄像头能够清晰看到颠簸点状况，视频摄像头朝前向路面方向，则其对应的时间t′为：

优选地，若所述视频摄像头朝后向路面方向，则其对应的时间t′为：

记视频摄像头的帧率为f(fps)，则以

的倍数为时间间隔，取t′前后多个时刻为视频摄像头的照片截取时间。

路面平整度养护巡查***包括智能车载终端OBU、视频传感器和平台***，所述智能车载终端OBU，其安装在车辆的前挡风玻璃上，所述视频摄像头朝向路面方向，且智能车载终端OBU和视频摄像头相互之间保持时间同步；

所述智能车载终端OBU用于采集和上传车辆行驶振动信息和定位信息；

所述视频摄像头用于记录和上传车辆行驶过程中的视频及图像信息；

所述平台***，包括养护巡查业务模块和路面平整度分析模块，且两模块均安装在平台服务器上；所述养护巡查业务模块，用于记录日常养护巡查工作，包括用于设定巡查区域和非巡查区域的电子围栏功能，当日常养护巡查车辆在所述巡查区域内行驶时，智能车载OBU和视频摄像头正常工作，采集并上传数据；当日常养护巡查车辆在所述非巡查区域行驶时，智能车载OBU和视频摄像头暂停工作，停止采集并上传数据；所述路面平整度分析模块，用于识别路面颠簸点、评估道路平整度等级、计算视频摄像头的照片截取时间。

有益效果：与现有技术相比，本发明解决了现有技术下路面养护巡查过程中存在的耗时费力、成本高昂、准确率低、设备繁多、操作复杂等问题，实现了低成本快速检测公路路面病害的类型、位置、程度等，节省日常养护巡查周期和费用，为道路养护决策提供指导依据。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明所述轻量化车载式路面平整度养护巡查***的功能结构示意图；

图2是本发明所述路面平整度分析的流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

本实施例基于以下假设：

1)智能车载终端OBU和视频摄像头能够适配于所有类型的车辆，包括小汽车、大货车、大巴车等；

2)智能车载终端OBU和视频摄像头数据实时存储和上传，通信方式彼此之间不受干扰，传输速率正常，传输过程中无数据丢包。

参考附图1，本发明的路面平整度养护巡查***包括智能车载设备和平台***两大部分。

所述路面平整度养护巡查***包括智能车载终端OBU11、视频传感器12、平台***13，***外接设备包括智能手机14和平板电脑15。

对于智能车载设备，包括智能车载终端OBU和视频摄像头，为车辆上常见的车载设备。

所述智能车载终端OBU，其安装在车辆的前挡风玻璃上；

所述视频摄像头可以选用行车记录仪，安装在车辆的前挡风玻璃上，朝向路面方向；或选用高清云台相机，安装在车辆外面的前顶部或者后顶部，朝向路面方向；

并且，所述智能车载终端OBU和视频摄像头相互之间保持时间同步。

所述智能车载终端OBU11用于采集和上传车辆行驶振动信息和定位信息，包含三轴加速度传感器111、高精度定位模块112、时钟模块113、存储器114、Wifi模块115、处理器116、4G模块117、电源模块118。其中：

所述三轴加速度传感器用于记录车辆行驶过程中的振动数据，输出三轴加速度(包括X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度)并在存储器中储存，三轴是指加速度传感器自身空间直角坐标系，X轴、Y轴、Z轴分别代表传感器的横轴、纵轴和竖轴，与智能车载终端OBU空间坐标系和车辆空间坐标系不同；

所述高精度定位模块用于采集车辆定位信息，输出车辆经度、维度、海拔信息并在存储器中储存，高精度定位模块支持RTK差分定位，定位精度为厘米级；

所述4G模块用于上传车辆行驶振动信息和定位信息至平台服务器，同时接收平台服务器发布的电子围栏信息；

所述Wifi模块用于连接智能车载终端OBU与智能手机或平板电脑，便于接收巡查任务、读取OBU数据或修改OBU配置；

所述时钟模块用于智能车载终端OBU时间授时，支持网络时间同步及校验，输出时间信息并在存储器中储存；

所述存储器用于储存智能车载终端OBU的振动信息、定位信息和时间信息，一般以存储1h数据为宜；

所述处理器用于智能车载终端OBU数据预处理以及根据电子围栏信息控制数据采集开启或关闭状态；

所述电源模块通过连接车载OBD电源为整个设备供电。

所述视频摄像头12用于记录和上传车辆行驶过程中的视频及图像信息，包括视频传感器121、时钟模块122、存储器123、Wifi模块124、处理器125、4G模块126、电源模块127。其中：

所述视频传感器用于记录车辆行驶过程中的视频信息，输出车辆行驶方向正前方的视频数据并在存储器中储存，视频传感器有效像素以不低于200万像素为宜，帧率不低于30fps为宜；

所述4G模块用于上传拍摄视频或照片和时间信息至平台服务器；

所述的Wifi模块用于连接视频摄像头与智能手机或平板电脑，便于读取视频摄像头数据或修改视频摄像头配置；

所述时钟模块用于视频摄像头时间授时，支持网络时间同步及校验，输出时间信息并在存储器中储存；

所述存储器用于储存视频摄像头的视频信息和图片信息，一般以存储1h数据为宜；

所述处理器用于智能车载终端OBU数据预处理以及根据电子围栏信息控制数据采集开启或关闭状态；

所述电源模块通过连接车载OBD电源为整个设备供电。

对于平台***，包括养护巡查业务模块和路面平整度分析模块，且两模块均安装在平台服务器上。

所述养护巡查业务模块用于记录日常养护巡查工作，包括巡查任务管理功能、巡查历史记录功能、电子围栏功能等。

所述巡查任务管理功能包括巡查人员、巡查时间、巡查路段、巡查要求、执行状态等，由***根据巡查计划自动生成或管理人员手动输入，通过4G网络发送至智能车载OBU和视频摄像头，可以在智能手机或平板电脑上查看。

所述执行状态分为待执行、正在执行和已完成三种状态，已完成的巡查任务记录将会同步更新至巡查历史记录中。所述巡查历史记录功能包括巡查人员、巡查时间、巡查路段、巡查要求、执行状态、巡查原始数据、巡查分析结果等。

所述电子围栏功能用于设定巡查区域和非巡查区域，由管理人员手动划分；当日常养护巡查车辆在所述巡查区域内行驶时，智能车载OBU和视频摄像头正常工作，采集并上传数据；当日常养护巡查车辆在所述非巡查区域行驶时，智能车载OBU和视频摄像头暂停工作，停止采集并上传数据。

所述路面平整度分析模块用于识别路面颠簸点、评估道路平整度等级、计算视频摄像头的照片截取时间；所述识别路面颠簸点是指输出所有颠簸点的位置、类型、程度、时间；所述评估道路平整度等级是指评估所有单元路段平整度等级，输出路段位置、平整度等级、时间，平整度等级一般包括路面平坦、比较颠簸、非常颠簸。

所述计算视频摄像头的照片截取时间是指根据路面颠簸点时间及行车速度计算得到的视频摄像头能拍摄到颠簸点的视频时间范围，在视频时间范围内选取多个照片截取时间，以保证能够完全拍摄到颠簸点情况。

路面平整度分析方法，包括以下步骤：

步骤一，三轴坐标系转换。

路面平整度养护巡查***通过智能车载终端OBU内置的三轴加速度传感器，采集车辆行驶过程中的振动加速度数据。由于智能车载终端OBU安装在车辆上时的位置和角度不同，导致加速度传感器的坐标与车辆坐标之间存在差异，因此，需要将传感器的坐标转换为车辆所在的坐标，保证所采集的垂直加速度数据是以车辆所在的坐标系来计量的。

本发明通过计算欧拉角实现传感器坐标与车辆坐标之间的转换：记三轴加速度传感器的横轴、纵轴和竖轴分别为X轴、Y轴和Z轴，欧拉角包括滚转角α、俯仰角β和偏航角γ，分别围绕X、Y和Z轴顺序旋转α、β和γ，将三轴加速度传感器的坐标转换为车辆坐标。

假设三轴加速度传感器采集得到的三轴加速度为[a_x，a_y，a_z]，则α、β和γ可以通过下式计算得到：

根据计算得到的欧拉角，经过如下转换即可得到车辆三轴加速度[a′_x，a′_y，a′_z]：

步骤二，数据预处理。

所述轻量化车载式路面平整度养护巡查***，通过智能车载终端OBU内置的三轴加速度传感器，采集车辆行驶过程中的振动加速度数据。由于所述智能车载终端OBU输出的振动数据受车辆车型、道路环境及传感器误差等因素的干扰，因此，需要对采集到的振动数据进行滤波降噪处理。

本发明采用均值滤波对传感器采集的垂直振动数据进行降噪处理，假设在时刻t传感器采集得到的加速度数值为a(t)，取a(t)前后2n个数据进行均值计算，则得到修正后t时刻的加速度为：

步骤三，基于机器学***整度分析。

通过对预处理后数据进行初步的处理与分析，可以提取出能够表征不同路面平整度的特征值。在此基础上，本发明采用K近邻(KNN，K-NearestNeighbor)算法，构建数据特征值与路面平整度指标之间的关系模型，实现对路面平整度的识别。

首先，采集不同平整度等级的路面数据并对典型数据进行标记，提取出不同路面平整度的数据分布特征并进行标准化处理，形成训练数据集。在此基础上，输入新采集的数据，根据给定的距离度量，在训练集中找到与该实例距离最近的k个实例。这k个实例从属的最多的路面平整度等级，则为该采集数据对应的路面平整度等级。

路面平整度分析的计算方法为：根据给定的距离度量，在训练数据集T中寻找与输入实例

最近邻的k个点。将涵盖这k个点的

的邻域记作

从

中，根据分类决策规则(如多数表决)决定

的类别y：

其中，I为指示函数：I(true)＝1，I(false)＝0；对于y_i(i＝1，2，...，N)只有

的样本点才考虑。

步骤四，视频摄像头的照片截取时间计算。

记车辆经过颠簸点的时刻为t，t时刻车辆的经度、纬度、海拔分别为(lat_t，lng_t，alt_t)，t-Δt时刻车辆的经度、纬度、海拔分别为(lat_(t-Δt)，lng_(t-Δt)，alt_(t-Δt))，则车辆的瞬时速度v(t)为：

假设车辆在距离颠簸点前x(m)位置处，视频摄像头能够清晰看到颠簸点状况，视频摄像头朝前向路面方向，则其对应的时间t′为：

优选地，若所述视频摄像头朝后向路面方向，则其对应的时间t′为：

记视频摄像头的帧率为f(fps)，则以

的倍数为时间间隔，取t′前后多个时刻为视频摄像头的照片截取时间。以5张照片为例，其对应的5个照片截取时间分别为：

参考附图1，所述智能车载终端OBU11涉及的数据流转模式如下：

所述三轴加速度传感器111实时输出车辆三轴加速度振动数据至存储器114进行保存。

所述高精度定位模块112实时输出车辆定位数据至存储器114进行保存；

所述时钟模块113实时输出车辆时间数据至存储器114进行保存；

所述存储器114中的振动数据、定位数据和时间数据经处理器116预处理后，通过4G模块117实时上传预处理数据至平台***13；

所述平台***13通过4G模块117向时钟模块发送网络时间，进行网络授时；

所述平台***13通过4G模块117向处理器116发送***开始工作、暂停工作、停止工作命令；

当所述平台***13通过4G模块117向处理器116发送开始工作命令时，表明养护巡查***开始工作，处理器116执行数据预处理工作；当所述平台***13通过4G模块117向处理器116发送暂停工作命令时，表明养护巡查车辆超出电子围栏范围需要暂停数据采集工作，处理器116对定位数据进行预处理并通过4G模块实时上传预处理数据至平台***13；同时处理器116向存储器114发布停止采集和储存振动数据和定位数据指令；当所述平台***13通过4G模块117向处理器116发送停止工作命令时，表明养护巡查***结束工作，处理器116向存储器114发布停止采集和储存振动数据、定位数据和时间数据指令；

所述智能车载终端OBU11通过Wifi模块115连接智能手机14或平板电脑15，传输和展示数据。

所述视频摄像头12的数据流转模式如下所述：

所述视频传感器121实时输出道路视频数据至存储器123进行保存；

所述时钟模块122实时输出车辆时间数据至存储器123进行保存；

所述存储器123中的视频数据和时间数据经处理器125预处理后，通过4G模块126实时上传预处理数据至平台***13；

所述平台***13通过4G模块126向时钟模块发送网络时间，进行网络授时；

所述平台***13通过4G模块126向处理器125发送***开始工作、暂停工作、停止工作命令；

当所述平台***13通过4G模块126向处理器125发送开始工作命令时，表明养护巡查***开始工作，处理器125执行视频数据和时间数据的预处理工作；当所述平台***13通过4G模块126向处理器125发送暂停工作命令时，表明养护巡查车辆超出电子围栏范围需要暂停数据采集工作，处理器125向存储器123发布停止采集和储存视频数据和时间数据指令；当所述平台***13通过4G模块126向处理器125发送停止工作命令时，表明养护巡查***结束工作，处理器125向存储器123发布停止采集和储存视频数据和时间数据指令；

所述视频摄像头12通过Wifi模块124连接智能手机14或平板电脑15，传输和展示数据。

所述养护巡查业务模块131用于记录日常养护巡查工作，包括巡查任务管理功能、巡查历史记录功能、电子围栏功能等，具体实施方法如下：

所述巡查任务管理功能，是指***自动生成或管理人员手动输入巡查任务，包括巡查人员-姓名、巡查时间-某年某月某日、巡查路段-某公路(起点桩号～终点桩号)、执行状态-待执行/正在执行/已完成、备注等；

所述巡查任务管理功能，可以通过4G网络发送至智能车载OBU和视频摄像头；

所述巡查任务管理功能，可以通过4G网络发送至智能手机或平板电脑上查看；

所述执行状态分为待执行、正在执行和已完成三种状态，已完成的巡查任务记录将会同步更新至巡查历史记录中；

所述巡查历史记录功能包括巡查人员-姓名、巡查时间-某年某月某日(某时某分～某时某分)、巡查路段-某公路(起点桩号～终点桩号)、执行状态-已完成、巡查原始数据、巡查分析结果、备注等；

所述电子围栏功能用于设定巡查区域和非巡查区域，由管理人员手动划分；

当日常养护巡查车辆在所述巡查区域内行驶时，智能车载OBU和视频摄像头正常工作，采集并上传数据；当日常养护巡查车辆在所述非巡查区域行驶时，智能车载OBU和视频摄像头暂停工作，停止采集并上传数据。

参考附图2，本发明式路面平整度养护巡查***的完整工作流程示意图。

(1)步骤一：路面平整度养护巡查***开始工作(201)；

(2)步骤二：智能车载终端OBU设备启动(202)，在车辆行驶过程中，实时输出振动数据、定位数据、时间数据至存储器(203)，存储器输出数据至处理器进行预处理(204)后，将数据通过4G模块上传至平台***(208)；

(3)步骤三：视频摄像头设备与智能车载终端OBU设备同时启动(205)，在车辆行驶过程中，实时输出视频数据、时间数据至存储器(206)，存储器输出数据至处理器进行预处理(207)后，将数据通过4G模块上传至平台***(208)；

(4)步骤四：平台***根据定位数据判断车辆定位是否在电子围栏内(209)，如果是，则跳转至步骤五；如果否，路面平整度养护巡查***停止或暂停工作(220)；

(5)步骤五：平台***进行三轴坐标系转换(210)，将三轴加速度传感器坐标转换为车辆坐标，对振动数据进行滤波处理(211)，进行路面振动颠簸点分析(212)，包括时刻、位置、程度等，并提取路面振动颠簸点对应时刻(213)；

(6)步骤六：平台***根据车辆定位数据计算车辆行驶速度(214)，结合路面振动颠簸点对应时刻(213)，计算视频颠簸点时刻(215)，根据颠簸点时刻提取视频照片(216)，基于图像识别分析路面病害类型(217)；

(7)步骤七：结合路面振动颠簸点分析(212)和路面病害类型分析(217)，输出路面平整度分析结果(218)；

(8)步骤八：判断车辆是否完成巡查任务(219)，若是，则路面平整度养护巡查***停止或暂停工作(220)，若否，则继续步骤二至步骤七工作。

本发明解决了现有技术下路面养护巡查过程中存在的耗时费力、成本高昂、准确率低、设备繁多、操作复杂等问题，实现了低成本快速检测公路路面病害的类型、位置、程度等，节省日常养护巡查周期和费用，为道路养护决策提供指导依据。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.路面平整度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，***启动开始工作；

步骤二，智能车载终端OBU实时输出振动数据、定位数据、时间数据至存储器，存储器输出数据至处理器进行预处理后，将数据上传至平台***；视频摄像头设备实时输出视频数据、时间数据至存储器，存储器输出数据至处理器进行预处理后，将数据上传至平台***；

步骤三，平台***根据定位数据判断车辆定位是否在电子围栏内，如果是，则跳转至步骤四；如果否，路面平整度养护巡查***停止或暂停工作；

步骤四，平台***进行三轴坐标系转换，将三轴加速度传感器坐标转换为车辆坐标，对振动数据进行滤波处理，进行路面振动颠簸点分析，包括时刻、位置、程度，并提取路面振动颠簸点对应时刻；

步骤五，平台***根据车辆定位数据计算车辆行驶速度，结合路面振动颠簸点对应时刻，计算视频颠簸点时刻，根据颠簸点时刻提取视频照片，基于图像识别分析颠簸点的病害类型；

步骤六，结合路面振动颠簸点分析和路面病害类型分析，输出路面平整度分析结果；

步骤七，判断车辆是否完成巡查任务，若是，则路面平整度养护巡查***停止或暂停工作，若否，则继续步骤二至步骤六工作。

2.根据权利要求1所述的路面平整度分析方法，其特征在于，步骤四中，所述三轴坐标系转换是通过计算欧拉角实现：记三轴加速度传感器的横轴、纵轴和竖轴分别为X轴、Y轴和Z轴，欧拉角包括滚转角α、俯仰角β和偏航角γ，分别围绕X、Y和Z轴顺序旋转α、β和γ，将三轴加速度传感器的坐标转换为车辆坐标；假设三轴加速度传感器采集得到的三轴加速度为[a_x,a_y,a_z]，则α、β和γ可以通过下式计算得到：

根据计算得到的欧拉角，经过如下转换即可得到车辆三轴加速度[a'_x,a'_y,a'_z]：

3.根据权利要求2所述的路面平整度分析方法，其特征在于，步骤四中，对振动数据进行滤波处理是采用均值滤波对传感器采集的垂直振动数据进行降噪处理：假设在时刻t传感器采集得到的加速度数值为a(t)，取a(t)前后2n个数据进行均值计算，则得到修正后t时刻的加速度为：

4.根据权利要求3所述的路面平整度分析方法，其特征在于，步骤四中，路面振动颠簸点分析包括以下步骤：

采用K近邻算法构建数据特征值与路面平整度指标之间的关系模型：

采集不同平整度等级的路面数据并对典型数据进行标记，提取出不同路面平整度的数据分布特征并进行标准化处理，形成训练数据集；

输入新采集的数据，根据给定的距离度量，在训练集中找到与该实例距离最近的k个实例，这k个实例从属的最多的路面平整度等级，则为该采集数据对应的路面平整度等级；

根据给定的距离度量，在训练数据集T中寻找与输入实例

最近邻的k个点，将涵盖这k个点的

的邻域记作

从

中，根据分类决策规则决定

的类别y：

其中，I为指示函数：I(ture)＝1,I(false)＝0；对于y_i(i＝1,2,…,N)只有

的样本点才考虑。

5.根据权利要求1所述的路面平整度分析方法，其特征在于，步骤五中，计算视频颠簸点时刻以及根据颠簸点时刻提取视频照片的方法为：

记车辆经过颠簸点的时刻为t，t时刻车辆的经度、纬度、海拔分别为(lat_t,lng_t,alt_t)，t-Δt时刻车辆的经度、纬度、海拔分别为(lat_(t-Δt),lng_(t-Δt),alt_(t-Δt))，则车辆的瞬时速度v(t)为：

假设车辆在距离颠簸点前x(m)位置处，视频摄像头能够清晰看到颠簸点状况；

若视频摄像头朝前向路面方向，则其对应的时间t'为：

若所述视频摄像头朝后向路面方向，则其对应的时间t'为：

记视频摄像头的帧率为f(fps)，则以

的倍数为时间间隔，取t'前后多个时刻为视频摄像头的照片截取时间。

6.路面平整度养护巡查***，其特征在于，包括：智能车载终端OBU、视频传感器和平台***，所述智能车载终端OBU，其安装在车辆的前挡风玻璃上，所述视频摄像头朝向路面方向，且智能车载终端OBU和视频摄像头相互之间保持时间同步；

所述智能车载终端OBU用于采集和上传车辆行驶振动信息和定位信息，包含：三轴加速度传感器，用于记录车辆行驶过程中的振动数据，输出三轴加速度并在存储器中储存；高精度定位模块，用于采集车辆定位信息，输出车辆经度、维度、海拔信息并在存储器中储存；通讯模块，用于上传车辆行驶振动信息和定位信息至平台服务器，同时接收平台服务器发布的电子围栏信息；Wifi模块，用于连接智能车载终端OBU与智能手机或平板电脑，便于接收巡查任务、读取OBU数据或修改OBU配置；时钟模块，用于智能车载终端OBU时间授时，支持网络时间同步及校验，输出时间信息并在存储器中储存；存储器，用于储存智能车载终端OBU的振动信息、定位信息和时间信息；处理器，用于智能车载终端OBU数据预处理以及根据电子围栏信息控制数据采集开启或关闭状态；电源模块，通过连接车载OBD电源为整个设备供电；

所述视频摄像头用于记录和上传车辆行驶过程中的视频及图像信息，包括：视频传感器，用于记录车辆行驶过程中的视频信息，输出车辆行驶方向正前方的视频数据并在存储器中储存；通讯模块，用于上传拍摄视频或照片和时间信息至平台服务器；Wifi模块，用于连接视频摄像头与智能手机或平板电脑；时钟模块，用于视频摄像头时间授时，支持网络时间同步及校验，输出时间信息并在存储器中储存；存储器，用于储存视频摄像头的视频信息和图片信息；处理器，用于智能车载终端OBU数据预处理以及根据电子围栏信息控制数据采集开启或关闭状态；电源模块，通过连接车载OBD电源为整个设备供电；

所述平台***，包括养护巡查业务模块和路面平整度分析模块，且两模块均安装在平台服务器上；

所述养护巡查业务模块，用于记录日常养护巡查工作，包括用于设定巡查区域和非巡查区域的电子围栏功能，当日常养护巡查车辆在所述巡查区域内行驶时，智能车载OBU和视频摄像头正常工作，采集并上传数据；当日常养护巡查车辆在所述非巡查区域行驶时，智能车载OBU和视频摄像头暂停工作，停止采集并上传数据；

所述路面平整度分析模块，用于识别路面颠簸点、评估道路平整度等级、计算视频摄像头的照片截取时间、基于图像识别分析颠簸点的病害类型。

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