一种基于大数据筛选的公路路面裂缝识别决策方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于大数据筛选的公路路面裂缝识别决策方法，其特征在于：包括以下步骤：集合大数据不同来源采集公路路面图像、传感器数据和交通数据，不同来源包括监控摄像头、巡检车辆拍摄照片、卫星图像以及集成不同传感器数据；包括摄像头、激光雷达和红外传感器，获得不同时间、地点和路况的公路段图像数据；并对采集的公路段图像数据进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸标准化，建立公路数据集和遮挡物图像数据集；并将公路数据集和遮挡物图像数据集标定地理坐标信息并进行第一分组，进行融合，并贴上路况标签；并建立新数据集；建立路面裂缝识别模型和交通密度识别模型，对新数据集内提取公路纹理特征，将同类型的公路纹理特征进行第二分组；使用图像分割技术，包括语义分割和实例分割，将第二分组后的新数据集的遮挡物与背景分离，提取分割后遮挡物特征，包括形状、颜色和纹理；使用目标检测技术，建立目标检测模型，识别不同遮挡物类型，包括目标、树木和车辆，识别检测到遮挡物后，并计算边界框的位置坐标提取遮挡物的位置和图片信息；计算边界框的位置坐标提取遮挡物的位置和图片信息作为第一信息，传递至路面裂缝识别模型进行输入；提取新数据集中的裂缝特征，将裂缝特征作为第二信息，传递至路面裂缝识别模型进行输入；由路面裂缝识别模型依据遮挡物特征和裂缝特征，计算获得：区域裂缝指数Lf、遮挡物障碍指数Zd和裂缝深度面积系数Sd；并依据交通密度识别模型，依据所述交通数据计算出区域内交通热力值JT，并将区域裂缝指数Lf、遮挡物障碍指数Zd以相对应区域内的交通热力值JT进行相关联分析，获得综合指数R，并将综合指数R分别与第一评估阈值Threshold1和第二评估阈值Threshold2进行对比，获得不同评估结果，并根据不同评估结果生成相对应的决策方案。