CN116304583A - 一种路面平顺性检测评估方法及装置 - Google Patents

一种路面平顺性检测评估方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116304583A
CN116304583A CN202310551597.8A CN202310551597A CN116304583A CN 116304583 A CN116304583 A CN 116304583A CN 202310551597 A CN202310551597 A CN 202310551597A CN 116304583 A CN116304583 A CN 116304583A
Authority
CN
China
Prior art keywords
acceleration
road surface
smoothness
acceleration signal
signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310551597.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116304583B (zh
Inventor
李成
钟继卫
刘源
王亚飞
许钊源
梅晓腾
杨宇
姜玉印
刘金龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Railway Major Bridge Engineering Group Co Ltd MBEC
China Railway Bridge Science Research Institute Ltd
Original Assignee
China Railway Major Bridge Engineering Group Co Ltd MBEC
China Railway Bridge Science Research Institute Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Railway Major Bridge Engineering Group Co Ltd MBEC, China Railway Bridge Science Research Institute Ltd filed Critical China Railway Major Bridge Engineering Group Co Ltd MBEC
Priority to CN202310551597.8A priority Critical patent/CN116304583B/zh
Publication of CN116304583A publication Critical patent/CN116304583A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116304583B publication Critical patent/CN116304583B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01CCONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
  • Road Repair (AREA)

Abstract

本发明公开了一种路面平顺性检测评估方法及装置,涉及桥梁工程技术领域,该方法包括从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。通过定量计算评估结合视频图像识别的方法,准确的对路面的平顺性进行评估,解决了现有技术中采用的道路检查车仅能对整体路面平顺性进行宏观的定性分级,不能对路面局部病害的平顺性精确分析评估的问题。

Description

一种路面平顺性检测评估方法及装置
技术领域
本发明涉及桥梁工程技术领域,具体涉及一种路面平顺性检测评估方法及装置。
背景技术
桥面铺装可防止车轮直接磨耗桥面板,并扩散车轮荷载,能起到是平整防滑的作用,是桥梁重要组成部分。此外桥面铺装的平顺性直接影响车辆通行桥梁时的舒适性、安全性和抗冲击能力。在桥梁挠曲效应、车辆重复荷载和高温荷载的影响下,桥面铺装易产生疲劳开裂、塑变、滑移,形成波浪、车辙、坑凼等病害,特别在坑凼或伸缩缝位置会产生跳车。因此,对桥梁路面病害与平顺性的检测评估相当重要。
在现有技术中,一般采用的道路检查车仅能对整体路面平顺性进行宏观的定性分级,存在不能对路面局部病害的平顺性精确分析评估的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种路面平顺性检测评估方法及装置,能够解决现有技术中采用的道路检查车仅能对整体路面平顺性进行宏观的定性分级,不能对路面局部病害的平顺性精确分析评估的问题。
为达到以上目的,本发明采取的技术方案是:
一方面,本方案提供一种路面平顺性检测评估方法,包括:
从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;
根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;
根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。
在一些可选的方案中,根据公式:
Figure SMS_1
,确定所述加速度评估指标;
其中,
Figure SMS_3
为加速度信号片段的起始时刻,
Figure SMS_5
为加速度信号片段的结束时刻,
Figure SMS_8
Figure SMS_4
的加速度信号,
Figure SMS_6
Figure SMS_9
的加速度评估指标,
Figure SMS_10
Figure SMS_2
的加速度信号片段的数据点个数,
Figure SMS_7
在一些可选的方案中,根据公式:
Figure SMS_11
,确定动载系数;
其中,
Figure SMS_13
为均方根值,
Figure SMS_15
为动载系数,
Figure SMS_18
为重力加速度,
Figure SMS_14
为载具的阻尼比,
Figure SMS_17
为加速度信号片段
Figure SMS_20
对t的一次积分;
Figure SMS_21
为载具的总刚度,
Figure SMS_12
为加速度信号片段
Figure SMS_16
对t的二重积分,
Figure SMS_19
为载具的质量。
在一些可选的方案中,根据公式:
Figure SMS_22
,确定跳车概率;
其中,
Figure SMS_23
为跳车概率,
Figure SMS_24
Figure SMS_25
的加速度信号片段的数据点个数,
Figure SMS_26
Figure SMS_27
的数据 点个数。
在一些可选的方案中,所述的根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,包括:
当加速度评估指标小于等于第一设定值时,路面为第一等级路面;
当加速度评估指标大于第一设定值,小于等于第二设定值时,路面为第二等级路面;
当加速度评估指标大于第二设定值,动载系数大于第三设定值,且跳车概率>0时,路面为第三等级路面。
在一些可选的方案中,所述的截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段,包括:
使载具在检测区域内以设定速度移动,并实时获取载具的垂向加速度信号;
当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,对载具加速度信号进行端点检测,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围;
根据所述前后设定时间范围,获取载具加速度信号片段。
在一些可选的方案中,所述的当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,对载具加速度信号进行端点检测,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围,包括:
当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,提取触发时刻前后预设时间内的加速度信号作为待分析信号片段;
采用小波变换法对待分析信号片段分析,获取信号端点时间戳;
根据信号端点时间戳,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围。
在一些可选的方案中,根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别,包括:
采用峰值拾取法拾取所述加速度信号片段的峰值点,确定峰值点时间戳;
在路面视频片段中提取峰值点时间戳的路面图像,对路面进行病害识别;
若加速度评估指标大于第二设定值时,根据路面视频片段,对路面进行病害识别。
在一些可选的方案中,在对路面进行病害识别后,将路面视频片段、加速度评估指标、动载系数、跳车概率、峰值点时间戳、峰值点时间戳时载具位置写入检测数据库。
另一方面,本方案提供一种路面平顺性检查评估装置,该装置用于实施上述的路面平顺性检测评估方法,包括:
信号截取模块,其用于从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;
计算模块,其用于根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;
识别评估模块,其用于根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对桥梁路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。
与现有技术相比,本发明的优点在于:本方案通过从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。通过定量计算评估结合视频图像识别的方法,准确的对路面的平顺度进行评估,解决了现有技术中采用的道路检查车仅能对整体路面平顺性进行宏观的定性分级,不能对路面局部病害的平顺性精确分析评估的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述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申请的一些实施例,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为本发明实施例中路面平顺性检测评估方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中路面平顺性检查评估装置的结构示意图;
图3为本发明实施例中功能模组的俯视图示意图;
图4为本发明实施例中功能模组的左视图示意图;
图5为本发明实施例中路面平顺性检查评估装置的工作流程示意图;
图6为本发明实施例中垂向加速度信号示意图;
图中:1、功能模组;2、支架;21、底座;22、支腿;23、吸盘;24、支柱;3、相机;4、定位模块;5、信号截取模块;6、计算模块;7、识别评估模块;8、供电模块。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
图2为本发明实施例中路面平顺性检查评估装置的结构示意图。如图2、图3和图4所示,路面平顺性检查评估装置包括:
功能模组1,其包括:
信号截取模块5,其用于感知载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号,从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;
计算模块6,其用于根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;
识别评估模块7,用于根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对桥梁路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别;
支架2,其包括:
底座21,其通过多个螺栓与所述功能模组1连接;
多个间隔设置的支腿22,其沿周向连接在所述底座上;
与所述支腿数量相同的吸盘23,所述吸盘23分别连接在所述支腿22的下端,用于与载具连接;
支柱24,其底端连接在所述底座21上并贯穿所述功能模组1;
相机3,其可旋转地连接在所述支柱24的顶端,用于采集路面视频;
定位模块4,其设置在功能模组1上,用于采集位置信息。
在本实施例中,相机3通过球铰锁定装置连接在支柱24上,可实现720度旋转,调节拍摄角度。功能模组1可通过调节螺栓进行调平。
如图1所示,一方面,本发明提供一种路面平顺性检测评估方法,包括以下步骤:
S1:从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段。
S2:根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率。
S3:根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。
在一些可选的实施例中,根据公式:
Figure SMS_28
,确定所述加速度评估指标;
其中,
Figure SMS_31
为加速度信号片段的起始时刻,
Figure SMS_34
为加速度信号片段的结束时刻,
Figure SMS_36
Figure SMS_30
的加速度信号,
Figure SMS_33
Figure SMS_35
的加速度评估指标,
Figure SMS_37
Figure SMS_29
的加速度信号片段的数据点个数,
Figure SMS_32
在一些可选的实施例中,根据公式:
Figure SMS_38
,确定动载系数;
其中,
Figure SMS_41
为均方根值,
Figure SMS_43
为动载系数,
Figure SMS_46
为重力加速度,
Figure SMS_40
为载具的阻尼比,
Figure SMS_42
为加速度信号片段
Figure SMS_45
对t的一次积分;
Figure SMS_48
为载具的总刚度,
Figure SMS_39
为加速度信号片段
Figure SMS_44
对t的二重积分,
Figure SMS_47
为载具的质量。
在一些可选的实施例中,根据公式:
Figure SMS_49
,确定跳车概率;
其中,
Figure SMS_50
为跳车概率,
Figure SMS_51
Figure SMS_52
的加速度信号片段的数据点个数,
Figure SMS_53
Figure SMS_54
的数据 点个数。
在一些可选的实施例中,所述的根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对桥梁路面平顺性进行评估,包括:
当加速度评估指标小于等于第一设定值时,路面为第一等级路面;
当加速度评估指标大于第一设定值,小于等于第二设定值时,路面为第二等级路面;
当加速度评估指标大于第二设定值,动载系数大于第三设定值,且跳车概率>0时,路面为第三等级路面。
在本实施例中,根据试验,第一设定值选取为1,第二设定值选取为1.4,第三设定值,选取为1.4。第一等级路面包括A、B等级路面,第二等级路面包括C、D等级路面,第三等级路面包括平顺性低于D等级的路面。
在一些可选的实施例中,所述的截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段,包括:
使载具在检测区域内以设定速度移动,并实时获取载具的垂向加速度信号;
当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,对载具加速度信号进行端点检测,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围;
根据所述前后设定时间范围,获取载具加速度信号片段。
在本实施例中,如图6所示为垂向加速度信号示意图。
在一些可选的实施例中,所述的当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,对载具加速度信号进行端点检测,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围,包括:
当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,提取触发时刻前后预设时间内的加速度信号作为待分析信号片段;
采用小波变换法对待分析信号片段分析,获取信号端点时间戳;
根据信号端点时间戳,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围。
在本实施例中,预设时间选取为0.5s。从原始信号
Figure SMS_55
中提取载具垂向加速 度信号超过设定加速度阈值时刻前后0.5s的加速度信号
Figure SMS_58
,作为 待分析信号片段,其中
Figure SMS_61
为载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时刻。进一步地为更 准确地对该待分析信号片段进行端点检测和过滤噪声,采用一维离散小波变换对该信号片 段进行
Figure SMS_56
层分解
Figure SMS_60
,其中
Figure SMS_63
为第
Figure SMS_64
层小波高频信号,
Figure SMS_57
为第
Figure SMS_59
层小波低频信号,并采用高频信号对信号端点进行检测, 实施例中采用第3层高频信号
Figure SMS_62
,记录信号端点时间戳。
在一些可选的实施例中,根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别,包括:
采用峰值拾取法拾取所述加速度信号片段的峰值点,确定峰值点时间戳;
在路面视频片段中提取峰值点时间戳的路面图像,对路面进行病害识别;
若加速度评估指标大于第二设定值时,根据路面视频片段,对路面进行病害识别。
在本实施例中,峰值点时间戳通过峰值拾取法拾取第3层高频信号
Figure SMS_65
的最大峰 值,记录峰值点时间戳。对路面图像和路面视频片段进行病害识别时,采用机器学习的方法 进行识别。
在一些可选的实施例中,在对路面进行病害识别后,将路面视频片段、加速度评估指标、动载系数、跳车概率、峰值点时间戳和峰值点时间戳时载具位置写入检测数据库。
另一方面,本发明提供一种路面平顺性检查评估装置,该装置用于实施上述的路面平顺性检测评估方法,包括:
信号截取模块5,其用于从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;
计算模块6,其用于根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;
识别评估模块7,其用于根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对桥梁路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。
在本实施例中,如图3、图4所示,为路面平顺性检查评估装置中功能模组1的布置示意图。信号截取模块5包括三向加速度传感器,计算模块6与识别评估模块7集成在一起,还包括供电模块,对功能模组1进行供电。
综上所述,如图5所示为路面平顺性检查评估装置的工作流程示意图。本发明中,将路面平顺性检查评估装置通过吸盘23吸附到载具上,调节支腿22的角度,使底座21保持水平。通过调节连接螺栓,并根据调平水准器,使功能模组1保持水平。
启动定位模块4,开始记录路面信息和载具位置信息。
使载具在检测区域内以设定速度移动,通过地理围栏触发移动检测装置的相机3和功能模组1中的三向加速度传感器,实时采集路面视频和载具三向加速度信号。
当载具通过路面坑凼、破损或伸缩缝等位置时,载具加速度会先增大后减小,由该加速度构建的相关参数可反映桥梁路面或伸缩缝的平顺性。
从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段;根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对桥梁路面平顺性进行评估。通过定量计算评估的方法,准确的对路面的平顺度进行评估,解决了现有技术中采用的道路检查车仅能对整体路面平顺性进行宏观的定性分级,不能对路面局部病害的平顺性精确分析评估的问题。
在本申请的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是,在本申请中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种路面平顺性检测评估方法,其特征在于,包括:
从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;
根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;
根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。
2.如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,根据公式:
Figure QLYQS_1
,确定所述加速度评估指标;
其中,
Figure QLYQS_4
为加速度信号片段的起始时刻,/>
Figure QLYQS_7
为加速度信号片段的结束时刻,/>
Figure QLYQS_9
为/>
Figure QLYQS_3
的加速度信号,/>
Figure QLYQS_6
为/>
Figure QLYQS_8
的加速度评估指标,/>
Figure QLYQS_10
为/>
Figure QLYQS_2
的加速度信号片段的数据点个数,/>
Figure QLYQS_5
3.如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,根据公式:
Figure QLYQS_11
,确定动载系数;
其中,
Figure QLYQS_13
为均方根值,/>
Figure QLYQS_16
为动载系数,/>
Figure QLYQS_18
为重力加速度,/>
Figure QLYQS_14
为载具的阻尼比,
Figure QLYQS_15
为加速度信号片段/>
Figure QLYQS_20
对t的一次积分;/>
Figure QLYQS_21
为载具的总刚度,
Figure QLYQS_12
为加速度信号片段/>
Figure QLYQS_17
对t的二重积分,/>
Figure QLYQS_19
为载具的质量。
4.如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,根据公式:
Figure QLYQS_22
,确定跳车概率;
其中,
Figure QLYQS_23
为跳车概率,/>
Figure QLYQS_24
为/>
Figure QLYQS_25
的加速度信号片段的数据点个数,/>
Figure QLYQS_26
Figure QLYQS_27
的数据点个数。
5.如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,所述的根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对路面平顺性进行评估,包括:
当加速度评估指标小于等于第一设定值时,路面为第一等级路面;
当加速度评估指标大于第一设定值,小于等于第二设定值时,路面为第二等级路面;
当加速度评估指标大于第二设定值,动载系数大于第三设定值,且跳车概率>0时,路面为第三等级路面。
6.如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,所述的截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段,包括:
使载具在检测区域内以设定速度移动,并实时获取载具的垂向加速度信号;
当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,对载具加速度信号进行端点检测,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围;
根据所述前后设定时间范围,获取载具加速度信号片段。
7.如权利要求6所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,所述的当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,对载具加速度信号进行端点检测,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围,包括:
当载具垂向加速度信号超过设定加速度阈值时,提取触发时刻前后预设时间内的加速度信号作为待分析信号片段;
采用小波变换法对待分析信号片段分析,获取信号端点时间戳;
根据信号端点时间戳,确定超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围。
8.如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别,包括:
采用峰值拾取法拾取所述加速度信号片段的峰值点,确定峰值点时间戳;
在路面视频片段中提取峰值点时间戳的路面图像,对路面进行病害识别;
若加速度评估指标大于第二设定值时,根据路面视频片段,对路面进行病害识别。
9.如权利要求8所述的路面平顺性检测评估方法,其特征在于,在对路面进行病害识别后,将路面视频片段、加速度评估指标、动载系数、跳车概率、峰值点时间戳和峰值点时间戳时载具位置写入检测数据库。
10.一种路面平顺性检查评估装置,其特征在于,该装置用于实施如权利要求1所述的路面平顺性检测评估方法,包括:
信号截取模块,其用于从载具在检测区域内移动时的垂向加速度信号和路面视频信号中,截取超过设定加速度阈值时刻前后设定时间范围内的加速度信号片段和路面视频片段;
计算模块,其用于根据所述加速度信号片段,确定加速度评估指标、动载系数和跳车概率;
识别评估模块,其用于根据所述加速度评估指标、动载系数和跳车概率,对桥梁路面平顺性进行评估,并根据所述路面视频片段,对路面进行病害识别。
CN202310551597.8A 2023-05-17 2023-05-17 一种路面平顺性检测评估方法及装置 Active CN116304583B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310551597.8A CN116304583B (zh) 2023-05-17 2023-05-17 一种路面平顺性检测评估方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310551597.8A CN116304583B (zh) 2023-05-17 2023-05-17 一种路面平顺性检测评估方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116304583A true CN116304583A (zh) 2023-06-23
CN116304583B CN116304583B (zh) 2023-08-11

Family

ID=86834432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310551597.8A Active CN116304583B (zh) 2023-05-17 2023-05-17 一种路面平顺性检测评估方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116304583B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014062356A (ja) * 2012-02-29 2014-04-10 Kitami Institute Of Technology 舗装体のダメージ評価方法
CN104792937A (zh) * 2015-04-02 2015-07-22 同济大学 一种基于车载重力加速度传感器的桥头跳车检测评价方法
CN105426587A (zh) * 2015-11-06 2016-03-23 江苏飞尚安全监测咨询有限公司 一种基于智能手机完成路面状况采集和监测方法
US20190078270A1 (en) * 2017-09-13 2019-03-14 Bomag Gmbh Method For Monitoring Compaction Process In Road Construction And Road Roller
CN111130853A (zh) * 2019-12-04 2020-05-08 沈阳航空航天大学 一种基于时间信息的软件定义车辆网络的未来路由预测方法
CN112149307A (zh) * 2020-09-28 2020-12-29 南京航空航天大学 基于大型运输机作用的土跑道轮辙预估模型的建立方法
CN112362274A (zh) * 2020-10-10 2021-02-12 中铁大桥局集团有限公司 运营期大跨桥梁涡激振动监测、预警、评价方法及***
CN114512002A (zh) * 2022-01-28 2022-05-17 海信集团控股股份有限公司 一种道路路面异常检测方法及装置
CN114737455A (zh) * 2022-04-21 2022-07-12 东软集团股份有限公司 一种路面检测方法、装置及设备
CN115099267A (zh) * 2022-06-10 2022-09-23 深圳市妙严科技有限公司 一种路面平整度维护方法、***、检测终端、服务器
CN115201218A (zh) * 2022-07-13 2022-10-18 鲁朗软件(北京)有限公司 一种车载路面病害智能检测方法及***

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014062356A (ja) * 2012-02-29 2014-04-10 Kitami Institute Of Technology 舗装体のダメージ評価方法
CN104792937A (zh) * 2015-04-02 2015-07-22 同济大学 一种基于车载重力加速度传感器的桥头跳车检测评价方法
CN105426587A (zh) * 2015-11-06 2016-03-23 江苏飞尚安全监测咨询有限公司 一种基于智能手机完成路面状况采集和监测方法
US20190078270A1 (en) * 2017-09-13 2019-03-14 Bomag Gmbh Method For Monitoring Compaction Process In Road Construction And Road Roller
CN111130853A (zh) * 2019-12-04 2020-05-08 沈阳航空航天大学 一种基于时间信息的软件定义车辆网络的未来路由预测方法
CN112149307A (zh) * 2020-09-28 2020-12-29 南京航空航天大学 基于大型运输机作用的土跑道轮辙预估模型的建立方法
CN112362274A (zh) * 2020-10-10 2021-02-12 中铁大桥局集团有限公司 运营期大跨桥梁涡激振动监测、预警、评价方法及***
CN114512002A (zh) * 2022-01-28 2022-05-17 海信集团控股股份有限公司 一种道路路面异常检测方法及装置
CN114737455A (zh) * 2022-04-21 2022-07-12 东软集团股份有限公司 一种路面检测方法、装置及设备
CN115099267A (zh) * 2022-06-10 2022-09-23 深圳市妙严科技有限公司 一种路面平整度维护方法、***、检测终端、服务器
CN115201218A (zh) * 2022-07-13 2022-10-18 鲁朗软件(北京)有限公司 一种车载路面病害智能检测方法及***

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
VIDAS ŽURAULIS 等: "Variability of Gravel Pavement Roughness: An Analysis of the Impact on Vehicle Dynamic Response and Driving Comfort", 《APPLIED SCIENCES》, vol. 11, no. 16 *
YU FANG 等: "Evaluation Method of Urban Road Riding Quality Affected by Pavement Partial Unevenness", 《17TH COTA INTERNATIONAL CONFERENCE OF TRANSPORTATION PROFESSIONALS》 *
张存巍 等: "路面不平度等级评价指标的建立及量化分析", 《北方交通》, no. 4, pages 69 - 78 *
李成 等: "武汉市集群桥梁车辆荷载特点分析与应用", 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》, vol. 46, no. 3 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116304583B (zh) 2023-08-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Feng et al. A kNN algorithm for locating and quantifying stiffness loss in a bridge from the forced vibration due to a truck crossing at low speed
Xu et al. A non‐contact vision‐based system for multipoint displacement monitoring in a cable‐stayed footbridge
Vittorio et al. Automated sensing system for monitoring of road surface quality by mobile devices
CN104183133B (zh) 一种采集和传输道路交通流动态信息的方法
Karamihas Guidelines for longitudinal pavement profile measurement
CN206583854U (zh) 一种钢轨扣件松紧状态的监测装置
CN111485475B (zh) 一种路面坑槽识别方法及其装置
US20050279240A1 (en) Enhanced method and apparatus for deducing a correct rail weight for use in rail wear analysis of worn railroad rails
Yu et al. Pavement roughness index estimation and anomaly detection using smartphones
CN101266190A (zh) 正常交通流下斜拉桥模态参数测定装置及方法
CN107727658A (zh) 基于图像处理的受电弓裂纹在线检测装置及方法
WO2019153876A1 (zh) 评价骑行者头部与路面碰撞损伤程度的方法、装置及测试方法
CN104897269A (zh) 基于线扫描成像的架空电线振动频率测量***
KR102107119B1 (ko) 타이어-노면 마찰음과 인공지능을 이용한 도로포장 상태등급 판정 시스템 및 그 방법
CN109029881B (zh) 一种基于轨道刚度和探地雷达检测的道床状态评估方法
CN116304583B (zh) 一种路面平顺性检测评估方法及装置
US20200240832A1 (en) Phytostatic analysis device
Wheeler et al. Measurement of rail deflection on soft subgrades using DIC
CN115272930A (zh) 一种基于探地雷达的路面状态评估方法
CN113295094B (zh) 一种受电弓动态包络线侵限检测方法、装置和***
Shtayat et al. Using supervised machine learning algorithms in pavement degradation monitoring
CN111855793A (zh) 一种基于表面磁记忆信号的无缝铁轨内部温度应力早期诊断方法
KR101105452B1 (ko) 철도침목 균열 검사 장치
CN103455791B (zh) 基于线阵ccd汽车底盘成像的车型识别方法
Rajab et al. Application of image processing to measure road distresses

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant