一种路面车辙深度快速智能检测装置及检测方法

    公开(公告)号:CN117570901A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311549572.0

    申请日:2023-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种路面车辙深度快速智能检测装置,包括行车振动采集终端和GPS天线阵列,行车振动采集终端具有硬件层、驱动层、中间层和应用层;检测方法的具体步骤为:S1、PC端参数设置;S2、设备采样频率配置;S3、智能采集设备的安装;S4、智能检测设备的固定与供电;S5、路面性能智能检测,过程中读取卫星定位模块数据和加速度传感器模块数据,获取定位数据和速度数据,以100米行车距离为间隔计算路面车辙深度RD;S6、检测结果的查看及导出。本发明采用上述结构和步骤的一种路面车辙深度快速智能检测装置及检测方法,利用行车过程中车辙导致的车辆行驶过程中不平衡振动进行检测。

    一种路面裂缝数字图像处理和识别的方法

    公开(公告)号:CN111145161A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911385006.4

    申请日:2019-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种路面裂缝数字图像处理和识别的方法,具体实施步骤为:路面裂缝图像预处理;基于匀光算法的图像增强;图像分割;图像后处理;裂缝类型判断和评估。本发明计算出裂缝长度为像素长度。若要获得图像中裂缝的真实长度,应知道一幅图像中裂缝的真实长度和计算出来的像素长度,根据二者比值就计算出其他图像中的裂缝长度,由此将计算出来的长度与实际长度进行对比,从而了解计算精度;根据判断裂缝类型的条件,对处理后的图像进行标记。将输出的标记与原始图像的标记进行对比,从而计算出识别精度。最终,采用本发明方法检测后的精度为87%。

    一种路面车辙深度快速智能检测装置及检测方法

    公开(公告)号:CN117570901B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202311549572.0

    申请日:2023-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种路面车辙深度快速智能检测装置,包括行车振动采集终端和GPS天线阵列,行车振动采集终端具有硬件层、驱动层、中间层和应用层;检测方法的具体步骤为:S1、PC端参数设置;S2、设备采样频率配置;S3、智能采集设备的安装;S4、智能检测设备的固定与供电;S5、路面性能智能检测,过程中读取卫星定位模块数据和加速度传感器模块数据,获取定位数据和速度数据,以100米行车距离为间隔计算路面车辙深度RD;S6、检测结果的查看及导出。本发明采用上述结构和步骤的一种路面车辙深度快速智能检测装置及检测方法,利用行车过程中车辙导致的车辆行驶过程中不平衡振动进行检测。

    一种路面裂缝数字图像处理和识别的方法

    公开(公告)号:CN111145161B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN201911385006.4

    申请日:2019-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种路面裂缝数字图像处理和识别的方法,具体实施步骤为:路面裂缝图像预处理;基于匀光算法的图像增强;图像分割;图像后处理;裂缝类型判断和评估。本发明计算出裂缝长度为像素长度。若要获得图像中裂缝的真实长度,应知道一幅图像中裂缝的真实长度和计算出来的像素长度,根据二者比值就计算出其他图像中的裂缝长度,由此将计算出来的长度与实际长度进行对比,从而了解计算精度;根据判断裂缝类型的条件,对处理后的图像进行标记。将输出的标记与原始图像的标记进行对比,从而计算出识别精度。最终,采用本发明方法检测后的精度为87%。

    一种基于车辆轨迹的道路几何参数拟合方法

    公开(公告)号:CN119323121A

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202411380901.8

    申请日:2024-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于车辆轨迹的道路几何参数拟合方法,包括:获取车辆行车轨迹地理空间信息,将所述车辆行车轨迹地理空间信息转换到道路的局部投影坐标系内;基于所述投影坐标内的车辆轨迹信息,获取车辆的切向航向角;根据切向航向角在不同道路线元的特性,建立不同道路线元上所述切向航向角与行进里程关系,获取切向航向角方程的参数表达式;基于所述切向航向角方程的参数表达式,对道路线元分界点进行优化拟合,确定道路不同线元的分界点;对所述道路线元进行参数合规性检查,进而获取道路参数。本发明能够在减轻人工成本的同时,提高计算分析精度,帮助道路管养部门获取在役道路线形信息,为道路改扩建及安全评价提供理论基础。

    一种基于深度学习的路面裂缝快速识别方法

    公开(公告)号:CN111126505B

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN201911385351.8

    申请日:2019-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的路面裂缝快速识别方法,首先调整现场照片的大小,其次,调整现场图片的曝光。原始的现场照片光照不均匀,必须对不均匀的曝光进行处理才能实现现场图像的遮挡效果。利用基于灰度分布的像素强度值的直方图来拟合灰度像素值的分布。用基于上一步的均值的阈值方法来实现二进制颜色可视化。如果像素值大于阈值,则将其设置为背景。采用基于连接构件的方法使裂缝形状增强。应用连接工具去噪。搜索图中所有连接的对象,并检查裂缝形状的面积。如果裂缝形状的面积小于阈值,则认为是噪声。如果裂缝形状的面积大于阈值,则视为裂缝。最后,调整CNN输入,并应用扩张和侵蚀重新连接裂缝。调整CNN超参数,确定最优CNN框架。

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