[發(fā)明專利]一種基于車載雷達的道路信息檢測系統

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• 申請日: 2021-11-17
• 公開（公告）號: CN114118241A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發(fā)明（設計）人: 蔣盛川;孫軼凡;吳荻非;仇越;杜豫川
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/80;G06V20/70;G06F16/29
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 陳源源

1.一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述道路信息檢測系統設置在測試車輛上，所述道路信息檢測系統包括以下模塊：

第一模塊：獲取工業(yè)相機拍攝的圖像，根據路面病害識別模型獲取路面病害分布；

第二模塊：獲取云臺相機拍攝的圖像，根據附屬設施識別模型識別附屬設施，并判斷附屬設施完整性；

第三模塊：獲取加速度傳感器數據，根據功率譜密度法檢測路面平整度；

第四模塊：獲取探地雷達數據，根據深層病害識別模型獲取深層病害信息，所述深層病害識別模型的建立過程如下：

建立帶有深層病害信息標簽的探地雷達數據庫；提取反射波的能量、方差、峰度和對數功率譜作為特征值；通過極限梯度提升XGBoost算法根據特征值訓練探地雷達數據庫中的數據，得到深層病害識別模型；

第五模塊：獲取RTK定位設備中的測試車輛實時定位信息。

2.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述第三模塊工作流程包括：

利用四分之一車模型簡化系統響應變化，結合路面波理論，通過功率譜密度的方法將加速度傳感器數據分配到不同頻率的波段中，利用加速度均方根值獲取路面平整度信息。

3.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述工業(yè)相機和云臺相機在使用前需進行標定，標定方法具體包括：

制作一個棋盤格邊緣清晰可分辨的正方形棋盤格，棋盤格的行列數均不應低于5；

分別將棋盤格放置在相機視角范圍內的不同位置并拍攝照片作為標定數據圖像，應保障標定數據圖像中至少包含棋盤格位于相機視角左上角、右上角、正中間、左下角、右下角的圖像各一張，標定數據圖像不少于10張；

利用算法工具檢測所有標定數據圖像中的棋盤格的角點，根據已知的棋盤格數據計算相機內參數、外參數和畸變系數；并使用極大似然估計優(yōu)化，獲取最優(yōu)內參數、外參數和畸變參數矩陣。

4.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述加速度傳感器在使用前需進行標定，標定方法具體包括：

選取多段已知路面平整度的路段作為測試路段，國際平整度指標分布滿足1-5之間均勻分布；

將加速度傳感器設備固定至標定車輛上；啟動標定車輛，以相同規(guī)定速度在同一測試路段，沿同一方向行駛兩次，計算功率譜密度曲線積分；

若兩次的功率譜密度曲線積分相差超過10％，則重復進行測試，直至相鄰兩次的測試結果相差低于10％，選取兩次功率譜密度曲線積分的均值作為擬合積分；

獲取所有測試路段的擬合積分，將每個測試路段的擬合積分和國際平整度指標分布進行模型擬合，獲得擬合參數。

5.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所有信息獲取完成后通過地圖API使所有信息在電子地圖上顯示。

6.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述附屬設施識別模型的建立方法如下：

通過圖像語義分割算法，訓練具有附屬設施信息標簽的附屬設施圖像，獲取附屬設施識別模型。

7.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述第二模塊通過霍夫變換檢測附屬設施的外觀線形以判斷附屬設施完整性。

8.根據權利要求7所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述附屬設施完整性信息包含：護欄的缺失、護欄的破損或彎折、防眩板的缺失和路側燈柱的彎折。

9.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述路面病害識別模型的建立方法如下：

通過圖像目標檢測算法，訓練具有路面病害信息標簽的路面圖像，獲取路面病害識別模型；所述路面病害信息包括但不限于裂縫、坑槽和網裂。

10.根據權利要求1所述的一種基于車載雷達的道路信息檢測系統，其特征在于，所述工業(yè)相機通過吸盤設置在測試車輛的車尾，所述云臺相機設置在測試車輛的車載前置，所述工業(yè)相機和云臺相機的視野至少覆蓋一條車道，所述加速度傳感器設置在測試車輛的車載后軸靠近輪胎處，所述探地雷達和RTK定位設備設置在測試車輛的車身前置，探地雷達的GPR傳感器安裝高度距地面1～2厘米，RTK定位設備安裝時需保證上方不存在物體遮擋。