基于群智感知的道路坑槽檢測研究.pdf

1、路面破損檢測是公路養(yǎng)護和管理工作中重要的一部分。在公路里程數(shù)不斷增加的今天，依靠傳統(tǒng)的人工檢測的方法已經(jīng)無法達(dá)到快速、高效檢測的要求。近些年來，隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展以及電子產(chǎn)品功能的不斷提高，基于圖像處理的自動化道路檢測方法依然有著重要地位，然而此種方法通常對檢測硬件要求較高，并且檢測范圍較小。欣慰的是隨著近幾年智能手機的廣泛普及，利用駕駛員手機終端進(jìn)行路面破損的快速和大范圍檢測成為了可能。本文提出了一種基于群智感知的道路坑槽檢測方

2、法，通過檢測車輛行駛過程中駕駛員手機終端加速度的異常變化，提取可能的坑槽及其破損情況，中心服務(wù)器通過機器學(xué)習(xí)確認(rèn)并標(biāo)注破損坑槽的地理位置。本文完成了手機端及服務(wù)器端的檢測過程，并對提取異常數(shù)據(jù)和聚類破損情況的相關(guān)理論和算法進(jìn)行了研究，主要工作如下：
　　首先，基于Android平臺設(shè)計并開發(fā)實現(xiàn)了能夠獲取Andriod手機加速度計、GPS傳感器、當(dāng)前聯(lián)網(wǎng)IP、當(dāng)前時間等表示車輛運行軌跡的路面信息的群智感知客戶端軟件，并且該軟件自動

3、將采集到的數(shù)據(jù)實時上傳到中心服務(wù)器。采用PHP、MySQL和Apache結(jié)合的動態(tài)Web技術(shù)搭建了中心服務(wù)器，用PHP語言編程實現(xiàn)了對群智感知客戶端上傳路面數(shù)據(jù)的挖掘工作。
　　其次，在中心服務(wù)器上，首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，以凸顯數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。在完成特征提取的基礎(chǔ)上，介紹并通過k-近鄰算法提取了路面數(shù)據(jù)中的坑槽數(shù)據(jù)，并通過實驗驗證了本方法的有效性。
　　最后，本文采集了不同破損情況的坑槽