[发明专利]一种基于群智计算的道路质量检测方法

权利要求书

1.一种基于群智计算的道路质量检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1：基于移动群智技术，在车辆行驶过程中采集道路质量信息；

步骤2：基于群智计算技术的信息处理方法，由已标注道路质量类别的数据构造样本集，根据样本集提取道路质量类别特征；

步骤3：对采集的数据进行清洗、融合和分类，利用道路质量类别特征标注未知道路质量，得出道路实际的质量信息；

步骤4：道路实际的质量信息通过WebGIS为车辆驾驶人员提供服务，车辆驾驶人员可根据接收到的路况信息调整驾驶策略，同时为养路单位制定养路计划提供数据支持；

所述步骤2具体为：

步骤2.1：确定车辆正常行驶时的加速度信息、震动信息、偏移信息，并分别设定阈值；在数据采集过程中，对超出阈值范围的数据通过3G/4G网络上传至道路质量监测云服务器；

步骤2.2：对采集的车辆振幅进行平滑处理，去掉其中的高频噪声数据；

步骤2.3：通过对道路的实地观测，确定不同类型道路质量情况的路段，主要包括道路减速带和伸缩缝交通设施、道路损毁坑洼地带、市政规划区域、损坏或者丢失的井盖，并记录其位置，基于移动群智技术采集到的数据，根据记录的位置从数据中提取所有接近该位置的数据，每条数据信息包括：日期、时间、位置、经纬度、加速度信息、震动信息、偏移信息，所有接近该位置的数据构成数据集，所有的数据集构成样本集，对该样本集中的每个数据集进行特征提取，特征为最小值、最大值、方差、均值和协方差，通过提取到的特征来区分不同类型不同道路质量状况的路段；

步骤2.4：根据各类别样本集特征值，采用SVM分类器进行训练分类；样本集有k种类型道路质量情况的路段，从k种类型中选一种类型的数据集作正类样本，然后依次从剩余的k-1种类型中选一个负类样本创建两类分类，再从剩余的k-1种类型中选一种类型的数据集作正类样本，依次从剩余的k-2种类型中选一个负类样本创建两类分类，如此下去，创建两类分类器共k(k-1)/2个，让每一个分类器都投上自己的一票，依据投票结果确定道路质量类别；

所述步骤3具体为：

步骤3.1：在一段未知道路质量的路段上，该路段采集到的每一条数据都进行去噪处理，构成测试集，然后进行特征提取，提取到的特征与所述步骤2.3中道路质量某类别特征相似时，则用相应类别暂时标注未知道路质量的路段；

步骤3.2：计算所有距离<Δd的距离内的标注事件个数与类别，至少k个相同类别事件发生在同一地点，并在同一个方向移动，则把这k个事件聚类为一个标注点；

步骤3.3：根据众包数据集中GPS信息，标注每条路段的道路质量信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于群智计算的道路质量检测方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

步骤1.1：移动终端APP通过移动终端内置传感器采集基础数据信息：

①行驶车辆加速度：该数据信息是通过移动终端三轴加速度传感器获取；

②行驶车辆震动幅度：该数据信息通过移动终端重力传感器获取；

③行驶车辆偏移数据：该数据信息通过移动终端加速度和磁力传感器获取；

④行驶车辆位置数据：通过移动终端GPS模块获取路况信息的地理坐标；

步骤1.2：驾车用户将装有步骤1.1中APP的移动终端放置在车内，进行道路质量信息采集。

3.根据权利要求1所述的一种基于群智计算的道路质量检测方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

步骤4.1：在WebGIS上标注出道路减速带和伸缩缝交通设施、道路损毁坑洼地带、市政道路临时作业区域和损坏或者丢失的井盖，并添加语音提醒；

步骤4.2：通过云平台将道路质量信息共享给其他车辆，其他车辆驾驶人员根据获取到的共享信息调整驾驶策略，同时为养路单位制定养路计划提供数据支持。

4.根据权利要求2所述的一种基于群智计算的道路质量检测方法，其特征在于，所述移动终端为采用内置GPS、加速度、陀螺仪、磁力传感器、重力传感器和线性加速度传感器的移动终端。