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申请/专利权人：河北习畅检测技术有限公司
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118241529A
主分类号：E01C23/01
分类号：E01C23/01;E01H1/00;G01B11/26;G01B11/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及道路平整度测试技术领域，具体为一种智能道路平整度测试方法，包括以下步骤，基于移动激光扫描技术，进行路面连续扫描，激光器发射激光束至道路表面，传感器捕获反射回的光束，形成一系列散斑图像，生成散斑图像序列。本发明中，通过引入高精度的移动激光扫描技术和深度学习算法，实现对道路平整度的精确评估和实时监测，显著提高测试的效率和精度，在判定逻辑“若评估结果显示路面平整度低于阈值，则标记该路段为待维修”中，设置具体阈值自动化判断路面是否需要维修，优化维修资源的分配，确保维修工作的针对性和时效性，减少了人工干预，降低评估过程中的主观误差，同时也提高对道路平整度缺陷的识别能力。
主权项：1.一种智能道路平整度测试方法，其特征在于，包括以下步骤：基于移动激光扫描技术，进行路面连续扫描，激光器发射激光束至道路表面，传感器捕获反射回的光束，形成一系列散斑图像，生成散斑图像序列；基于所述散斑图像序列，应用自适应滤波技术，对图像进行去噪、对比度增强，优化图像质量，得到优化后的散斑图像序列；根据所述优化后的散斑图像序列，采用图像处理技术计算图像的灰度共生矩阵，通过分析灰度共生矩阵的属性，包括对比度、同质性、熵和相关性，提取与路面平整度相关联的纹理特征，获取路面特征数据；基于所述路面特征数据，采用卷积神经网络将获取的路面特征数据输入到预先配置的模型中，根据特征数据与已知平整度指数之间的关系，进行学习和分析，建立路面平整度预测模型；根据所述路面平整度预测模型，结合新捕获的散斑图像序列，进行实时路面平整度评估，得到路面平整度评估结果；基于所述路面平整度评估结果，设置阈值判断路面是否需要维修，若评估结果显示路面平整度低于阈值，则标记该路段为待维修，否则标记为平整，生成路面维修建议列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北习畅检测技术有限公司 一种智能道路平整度测试方法
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