【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及道路維護與管理，尤其涉及基于人工智能的路面內部病害分析方法及系統。
技術介紹
1、隨著交通量和重載車輛的增加，路面病害問題日益嚴重，這不僅影響了道路的使用壽命，還對交通安全構成了潛在威脅。當前的路面病害分析存在許多問題，主要包括數據采集不全面、數據處理和分析方法單一、病害預測和預警不準確、決策支持不完善以及病害狀況評估和報告生成不及時等。這些問題主要由于依賴單一類型傳感器、缺乏多源數據綜合分析能力、預測模型缺乏動態調整能力以及缺乏有效的決策支持系統等原因導致。
2、現有技術(中國專利技術專利，公開號：cn115755193a，名稱：路面結構內部病害識別方法)在面對這些問題時，存在以下不足或缺陷：單一傳感器類型導致數據采集不全面；數據處理和分析方法單一，無法充分利用多源數據；病害預測和預警不準確，缺乏動態調整能力；缺乏有效的決策支持系統，病害影響評估不全面；病害狀況評估和報告生成不及時，報告內容不夠詳細和全面。這些不足和缺陷限制了現有技術方案在病害識別、預測、評估和決策方面的全面性、準確性和實時性。
技術實現思路
1、針對上述現有技術存在的諸多問題，本專利技術提供基于人工智能的路面內部病害分析方法及系統，本專利技術利用多層次傳感器網絡實時采集路面內部和外部環境數據，采用多模態數據融合和深度學習技術進行數據處理和特征提取，結合動態環境和使用模式數據，構建病害成因模型和病害發展趨勢預測模型；通過智能預測系統和決策支持系統，提供實時的病害預測和維護策略，并生成詳細
2、一種基于人工智能的路面內部病害分析方法，包括以下步驟：
3、通過應用針對路面內部的傳感器網絡，實時采集并預處理路面內部結構和外部環境數據，生成探地雷達特征數據、振動特征數據、環境特征數據和應力特征數據；
4、將探地雷達特征數據、振動特征數據、環境特征數據和應力特征數據進行時間同步和格式統一后，采用數據級、特征級和決策級融合方法進行多模態數據融合，并通過深度學習模型進行特征提取，生成融合特征數據和病害特征數據；
5、結合環境特征數據和使用模式特征數據，構建病害成因模型和病害發展趨勢預測模型，分析病害的成因、發展趨勢和影響，生成病害成因分析數據、病害趨勢預測數據和病害影響評估數據；所述使用模式特征數據通過對交通流量數據、車輛重量數據和路面使用頻率數據進行時間同步和格式統一處理后生成；
6、基于病害成因分析數據、病害趨勢預測數據和病害影響評估數據，構建智能預測系統和決策支持系統，提供實時的病害預測和維護策略，生成病害預測數據和維護策略數據，并根據實際維護反饋優化智能預測系統和決策支持系統；
7、利用實時更新的病害預測數據和病害特征數據，評估當前病害狀況，生成病害現狀報告。
8、優選的，所述傳感器網絡包括：探地雷達傳感器、壓電傳感器、溫濕度傳感器和加速度計，布置在不同深度和區域，包括：
9、通過應用探地雷達傳感器，以采集路面內部結構的電磁波反射數據；
10、壓電傳感器布置在路面表面和下方，以采集振動和壓力數據；
11、溫濕度傳感器布置在路面周圍環境，以采集環境溫濕度數據；
12、加速度計布置在路面關鍵區域，以采集路面動態應力數據。
13、優選的，所述多模態數據融合方法包括：
14、數據級融合：將不同傳感器的原始數據在數據層面進行組合，生成融合數據集；
15、特征級融合：提取各類數據的特征，并將提取的特征進行融合，生成融合特征數據；
16、決策級融合：對各類數據進行獨立分析后，將結果進行融合，生成綜合決策數據。
17、優選的，所述深度學習模型包括卷積神經網絡和圖卷積網絡，用于特征提取和病害識別，包括：
18、利用卷積神經網絡對融合特征數據進行特征提取，生成初步病害特征數據；
19、利用圖卷積網絡對初步病害特征數據進行進一步處理，生成最終的病害特征數據。
20、優選的，所述病害成因模型通過以下公式計算：
21、c＝f(e,u)＝a·e+b·u+c
22、其中，c表示病害成因分析數據，e表示環境特征數據，u表示使用模式特征數據，f表示將環境特征數據和使用模式特征數據轉換為病害成因分析數據的函數，a、b為權重，c為偏差參數。
23、優選的，所述病害發展趨勢預測模型通過以下公式計算：
24、t＝g(c，t)＝α·c+β·t+γ
25、其中，t表示病害趨勢預測數據，c表示病害成因分析數據，t表示時間變量，g表示將病害成因分析數據和時間變量轉換為病害趨勢預測數據的函數，α、β為權重，γ為偏差參數。
26、優選的，所述智能預測系統采用強化學習算法，以不斷優化病害預測和維護策略，包括：
27、基于歷史病害數據和當前病害數據，利用強化學習算法訓練智能預測模型；
28、根據實時更新的病害數據，調整和優化智能預測模型的參數，生成實時的病害預測數據。
29、優選的，所述維護策略數據包括維護時間、維護資源和具體操作建議，包括：
30、根據病害影響評估數據，確定需要優先維護的區域和具體維護時間；
31、根據病害嚴重程度和資源可用性，分配維護資源，生成維護資源分配計劃；
32、提供具體的操作建議，包括使用的維護工具、操作步驟和安全注意事項。
33、優選的，所述病害現狀報告包括病害分布圖、病害類型分析和病害嚴重程度評估，并通過圖表和文字描述的形式提供詳細信息，包括：
34、病害分布圖：顯示病害在路面上的具體位置和分布情況；
35、病害類型分析：分類描述不同類型的病害及其特征；
36、病害嚴重程度評估：量化評估病害的嚴重程度，提供具體的評分和建議。
37、一種用于實施所述基于人工智能的路面內部病害分析方法的系統，包括：
38、多層次傳感器網絡，包括探地雷達傳感器、壓電傳感器、溫濕度傳感器和加速度計，用于實時采集并預處理路面內部結構和外部環境數據；
39、數據處理模塊，用于將探地雷達特征數據、振動特征數據、環境特征數據和應力特征數據進行時間同步和格式統一，采用數據級、特征級和決策級融合方法進行多模態數據融合，并通過深度學習模型進行特征提取，生成融合特征數據和病害特征數據；
40、分析模塊，用于結合環境特征數據和使用模式特征數據，構建病害成因模型和病害發展趨勢預測模型，分析病害的成因、發展趨勢和影響，生成病害成因分析數據、病害趨勢預測數據和病害影響評估數據，所述使用模式特征數據通過對交通流量數據、車輛重量數據和路面使用頻率數據進行時間同步和格式統一處理后生成；
41、智能預測與決策支持模塊，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述傳感器網絡包括：探地雷達傳感器、壓電傳感器、溫濕度傳感器和加速度計，布置在不同深度和區域，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述多模態數據融合方法包括：
4.根據權利要求3所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述深度學習模型包括卷積神經網絡和圖卷積網絡，用于特征提取和病害識別，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述病害成因模型通過以下公式計算：
6.根據權利要求5所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述病害發展趨勢預測模型通過以下公式計算：
7.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述智能預測系統采用強化學習算法，以不斷優化病害預測和維護策略，包括：
8.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內
9.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述病害現狀報告包括病害分布圖、病害類型分析和病害嚴重程度評估，并通過圖表和文字描述的形式提供詳細信息，包括：
10.一種用于實施權利要求1至9任一所述基于人工智能的路面內部病害分析方法的系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述傳感器網絡包括：探地雷達傳感器、壓電傳感器、溫濕度傳感器和加速度計，布置在不同深度和區域，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述多模態數據融合方法包括：
4.根據權利要求3所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述深度學習模型包括卷積神經網絡和圖卷積網絡，用于特征提取和病害識別，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的路面內部病害分析方法，其特征在于，所述病害成因模型通過以下公式計算：
6.根據權利要求5所述的基于人...
【專利技術屬性】
技術研發人員：仰建崗，彭愛紅，林天發，姚玉權，馬澤欣，高杰，譚肖勇，萬銅銅，徐佳云，
申請(專利權)人：華東交通大學，
類型：發明
國別省市：
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