[發明專利]一種基于運動相機的路面平整度檢測方法在審
| 申請號： | 202110507623.8 | 申請日： | 2021-05-10 |
| 公開（公告）號： | CN113191291A | 公開（公告）日： | 2021-07-30 |
| 發明（設計）人： | 黃河 | 申請（專利權）人： | 南京金智視訊技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04;E01C23/01 |
| 代理公司： | 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王曉東 |
| 地址： | 210000 江蘇省南京市*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 運動 相機 路面 平整 檢測 方法 | ||
1.一種基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：包括，
安裝運動相機至汽車頂部且位于車輛后軸中心上方；
調整所述運動相機角度，使其正前方與所述汽車車頭方向一致，設置所述運動相機工作模式為視頻錄制模式；
在待檢道路的起點處開始視頻錄制并以不高于80km/H時速行駛；
在所述待檢道路的終點處停止視頻錄制并得到視頻數據；
基于國際平整度指數構建深度學習模型，輸入所述視頻數據進行計算處理，輸出得到所述待檢道路的路面平整度。
2.根據權利要求1所述的基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：從所述視頻數據中提取加速度數據、GPS/北斗數據，包括，
所述加速度數據的垂直加速度即為汽車縱向振動，所述GPS/北斗數據中的速度即為行駛速度。
3.根據權利要求2所述的基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：還包括，
將所述汽車縱向振動和所述行駛速度按一定距離進行劃分；
若每100米距離需計算一次所述路面平整度，則根據所述GPS/北斗數據中的經緯度計算行駛距離，每行駛100米記錄時間點；
根據記錄的所述時間點劃分數據，得到每100米范圍內的所述汽車縱向振動和所述行駛速度。
5.根據權利要求4所述的基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：所述深度學習模型為神經網絡結構，包括，卷積層和全連接層；
所述卷積層用于提取特征，所述全連接層用于計算并輸出國際平整度指數。
6.根據權利要求5所述的基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：所述卷積層包括，4個一維卷積層，用于提取特征，1個隨機丟棄層，用于防止過擬合，1個池化層，用于防止過擬合，1個壓平層，用于將多維數據轉換為一維數據；
所述全連接層包括3層，第1層包括128個神經元，第2層包括64個神經元，第3層只有1個神經元，第3層輸出結果即為所述深度學習模型輸出的國際平整度指數。
7.根據權利要求6所述的基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：所述深度學習模型需進行訓練以提高算法精度，包括，
深度神經網絡經過前向傳播后，得到的預測值與先前給出真實值之間存在差距，利用損失函數進行計算；
基于反向傳播求解梯度，通過梯度下降，微調參數，尋找所述損失函數中的極小值。
8.根據權利要求7所述的基于運動相機的路面平整度檢測方法，其特征在于：所述深度學習模型訓練結束后，得到深度神經網絡的權重，利用所述權重對輸出的所述傳感器數據進行計算，得到預測的國際平整度指數。
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