一種車轍破壞層位的自動無損識別方法
【專利摘要】本發明公開了一種車轍破壞層位的自動無損識別方法，本發明的目的是為解決目前對車轍破壞層位的檢測主要依賴于破壞性的路面鉆芯檢測，無可靠的無損檢測方法的問題。本發明從車轍表面采集激光信號，構建車轍橫斷面與縱斷面形態，從中提取三個特征值。從車轍深度、負面積、正負面積比分別隨機抽取信號組成訓練樣本和測試樣本，選用RBF神經網絡進行訓練和測試。該模型訓練完成之后，系統即可利用實時采集的激光檢測信號，提取特征值，輸入到已訓練好的模型，實現了車轍破壞層位的自動、無損識別。本發明構建解決了路面鉆芯檢測中僅從少數芯樣的特征無法全面判斷整條道路的車轍破壞層位的難題。
【專利說明】—種車轍破壞層位的自動無損識別方法【技術領域】
[0001]本發明屬于道路檢測【技術領域】，涉及一種無損識別方法，尤其是一種車轍破壞層位的自動無損識別方法。
【背景技術】
[0002]浙青路面因其良好的行車舒適性和優良的使用性能，且維修方便，是我國高速公路最主要的路面類型。然而，由于交通量的迅猛增長和重載、超載情況的加劇，浙青路面的損壞現象也日趨嚴重，這同時也是世界各國公路浙青路面都存在的普遍現象。
[0003]車轍不僅直接影響行車安全性和舒適性還嚴重危害道路結構整體性和穩定性。在理想狀態下，隨著時間推進路面將逐漸出現由輕至重、由淺及深的車轍破壞過程；但實際路面受到施工管理、道路線形、環境與荷載等多方面的因素的共同影響，同一條高速公路的車轍不僅發生在路表面，也經常危及到中、下面層甚至基層，呈現多類型、多階段共存的特點。由于不同破壞層位的車轍，采取的維修技術與設備存在較大的差異，若無法準確的識別根據破壞程度及其所涉及到的路面結構層位，分別采取相應的維修技術；
[0004]目前國內外廣泛采用的鉆芯取樣或斷面開挖的方法，通過芯樣對或開挖斷面中路面各層厚度的變化情況進行量測，直觀地判斷車轍破壞的主要層位。鉆芯取樣或斷面開挖方法會對路面整體性造成損傷,屬于破壞性檢驗；同時鉆芯試坑回填要求較高,處置不好會留下質量隱患，造成大面積二次破壞；另外，上述方法費時、費力且取樣點有限，難以對整條或網級高速公路車轍破壞層位進行全面、準確的識別，無法為大規模的路面養護管理提供支持。
[0005]基于多路共梁式激光車轍檢測技術通過在車體上安裝一定數量的激光位移傳感器來快速、連續地獲取一定寬度范圍內的車轍橫斷面高程變化數據。中國發明專利(授權號ZL201010264911)已經對該技術內容作了很詳細的敘述。該技術是目前國內外應用最廣泛的車轍檢測技術。其突出優點是快速、無損、連續地獲取車轍橫斷面數據。
[0006]人工網絡是由眾多的神經元經可調的連接權值連接而成，它具有大規模并行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自適應性，并具有很強的學習能力。在人工網絡的實際應用中，RBF網絡是網絡眾多算法中應用最為廣泛的一種，它在函數逼近、模式識別、分類、數據壓縮等領域有著更加廣泛的應用，其結構簡單，可操作性強，能模擬任意的非線性輸入輸出關系。 [0007]在上述識別方法中，通過數據分析提取車轍橫斷面典型特征信息，利用典型特征與其模式空間的映射關系，在錯誤概率最小的條件下，使識別結果與客觀類型相符合，以實現車轍層位有效識別。
【發明內容】
[0008]本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供一種車轍破壞層位的自動無損識別方法。[0009]本發明的目的是通過以下技術方案來實現的:
[0010]這種車轍破壞層位的自動無損識別方法，包括以下步驟:
[0011]I)利用多路共梁式激光車轍檢測設備所獲取的車轍橫斷面圖形，
[0012]2)從獲取的車轍橫斷面圖形中提取最大深度、負面積和正負面積比三個指標；所述最大深度是左、右輪跡處橫斷面包絡線與路面表面之間的最大垂直距離；負面積和正面積是連接車道橫斷面兩個端點的直線與路面表面之間所圍成的面積；連線之上路面之下為正面積，連線之下路面之上為負面積；正面積和負面積指標計算方法為:
[0013]即路面上連續兩點一起構成了梯形的四個角點，當兩點縱坐標yl和yi+Ι符號相同時，通過下式:
[0014]
【權利要求】
1.一種車轍破壞層位的自動無損識別方法，其特征在于，包括以下步驟: 1)利用多路共梁式激光車轍檢測設備所獲取的車轍橫斷面圖形， 2)從獲取的車轍橫斷面圖形中提取最大深度、負面積和正負面積比三個指標；所述最大深度是左、右輪跡處橫斷面包絡線與路面表面之間的最大垂直距離；負面積和正面積是連接車道橫斷面兩個端點的直線與路面表面之間所圍成的面積；連線之上路面之下為正面積，連線之下路面之上為負面積；正面積和負面積指標計算方法為: 即路面上連續兩點一起構成了梯形的四個角點，當兩點縱坐標yl和yi+Ι符號相同時，通過下式:........易)
2.根據權利要求1所述的車轍破壞層位的自動無損識別方法，其特征在于，所述的RBF網絡是由輸入層、一個隱含層和一個線性輸出層組成的前向神經網絡；RBF網絡是隱含層采用徑向基函數作為神經元的激活函數，使其具有局部感受特性。
【文檔編號】E01C23/01GK103866675SQ201410108547
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年3月21日 優先權日:2014年3月21日
【發明者】惠冰, 李甜甜, 王雪, 丁夢華, 燕姣, 周博聞, 郭鑫鑫, 王迪, 崔卜心 申請人:長安大學