[發(fā)明專利]基于車載感知數(shù)據(jù)的城市道路路面故障實時檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811189560.0
• 申請日: 2018-10-12
• 公開（公告）號: CN109344903B
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設計）人: 錢偉;曾文;張劍楚;畢文彬;戰(zhàn)堯文;汪澤
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇交科華東（浙江）工程設計有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京商專永信知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11400
• 代理人: 陳平;高之波

1.基于車載感知數(shù)據(jù)的城市道路路面故障實時檢測方法，其中，所述方法包括如下步驟：

根據(jù)采樣間隔，獲取觀測時段內(nèi)檢測道路上車輛的車載感知數(shù)據(jù)；

對車載感知數(shù)據(jù)進行預處理，包括缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的處理；

計算檢測間隔內(nèi)路面故障的一系列狀態(tài)分類特征，構(gòu)造特征向量；

根據(jù)不同時間內(nèi)的特征向量構(gòu)建特征矩陣，計算每個故障類型在訓練樣本中出現(xiàn)的頻率以及其協(xié)方差矩陣和均值向量，完成貝葉斯分類器的訓練；

對檢測時段內(nèi)車載感知數(shù)據(jù)進行處理，利用貝葉斯分類器對待檢測道路的路面故障特征向量進行分類，分析結(jié)果，判斷道路路面是否存在故障；

在獲取觀測時段內(nèi)檢測道路上車輛的車載感知數(shù)據(jù)時的具體過程包括：

對所需檢測的道路進行區(qū)域劃分，并確定觀測時段及采樣間隔，通過地圖匹配，采集觀測時段內(nèi)通過車輛在各個采樣間隔的車載感知數(shù)據(jù)，包括觀測時段天數(shù)D、采樣間隔ts、經(jīng)度l、緯度d、速度v、加速度a、瞬時加速度ia、轉(zhuǎn)向角度φ、瞬時角速度w、雨刷頻率

對采樣間隔內(nèi)的車載感知數(shù)據(jù)進行預處理；

確定檢測間隔，定義路面故障的一系列狀態(tài)分類特征，構(gòu)造特征向量，并利用車載感知數(shù)據(jù)進行計算；

在對車載感知數(shù)據(jù)進行預處理，包括缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的處理時的具體過程：根據(jù)缺失比例確定處理方式，具體方式包括：刪除該車載感知數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)補齊以及不處理三種方式，并根據(jù)閾值范圍判別異常數(shù)據(jù)并進行修正，其中數(shù)據(jù)補齊或修正采用均值插補方法實現(xiàn)；

在計算車載感知數(shù)據(jù)的缺失比例時的方法為：

統(tǒng)計每日每輛車每項數(shù)據(jù)的個數(shù)和非隨機缺失數(shù)據(jù)的個數(shù)，繼而計算缺失數(shù)據(jù)個數(shù)，具體公式如下：

式中參數(shù)含義：——在第k日內(nèi)車輛i的第m和m+1個采集數(shù)據(jù)之間的非隨機缺失數(shù)據(jù)個數(shù)：第m和m+1個采集數(shù)據(jù)的采樣間隔不連續(xù)時，兩個采樣數(shù)據(jù)之間必定存在缺失數(shù)據(jù)，但是當二者對應的距離差卻很小時，認為缺失數(shù)據(jù)為非隨機缺失數(shù)據(jù)，缺失原因有路邊停車、車輛損壞等；

——分別為第k日內(nèi)車輛i的第m和m+1個采集數(shù)據(jù)的采樣間隔；

——分別為第k日內(nèi)車輛i的第m和m+1個采集數(shù)據(jù)的經(jīng)度；

——分別為第k日內(nèi)車輛i的第m和m+1個采集數(shù)據(jù)的緯度；

——在第k日內(nèi)車輛i的非隨機缺失數(shù)據(jù)個數(shù)；

——在第k日車輛i的采集數(shù)據(jù)個數(shù)；

——在第k日車輛i的車載感知數(shù)據(jù)j的隨機缺失數(shù)據(jù)個數(shù)；

——在第k日車輛i的車載感知數(shù)據(jù)j的缺失數(shù)據(jù)個數(shù)；

繼而利用如下公式計算隨機缺失數(shù)據(jù)比例：

式中：——在第k日內(nèi)車輛i的車載感知數(shù)據(jù)j的隨機缺失比例；

——在第k日內(nèi)車輛i的車載感知數(shù)據(jù)j的隨機缺失個數(shù)；

——在第k日內(nèi)車輛i的車載感知數(shù)據(jù)的平均隨機缺失比例；

p_k,j——在第k日內(nèi)車載感知數(shù)據(jù)j的平均隨機缺失比例；

Q_k——在第k日內(nèi)檢測道路的通過車輛數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，檢測異常數(shù)據(jù)的檢測方法為：

根據(jù)車載感知數(shù)據(jù)j的性質(zhì)和變化特點，確定其閾值范圍若該數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)；

其中，為車載感知數(shù)據(jù)j的下限，為上限值；代表在第k日內(nèi)車輛i的第m個采集數(shù)據(jù)j的實際值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，車載感知缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的具體處理方式：

對于非隨機缺失數(shù)據(jù)采取不處理的方式；

對于隨機缺失數(shù)據(jù)：

當時，認為車輛i車載感知器出現(xiàn)故障，直接刪除車輛i的所有數(shù)據(jù)；

當p_k,j＞20％時，認為車載感知數(shù)據(jù)類型j不可靠，直接刪除該項車載感知數(shù)據(jù)；

當且p_k,j≤20％時，對隨機缺失數(shù)據(jù)進行補齊；

對異常數(shù)據(jù)進行修改：

當j＝6或8時，若則用替代若則用替代

當j≠6且j≠8時，異常數(shù)據(jù)修改方法與隨機缺失數(shù)據(jù)補齊方法相同。