CN107103775B - 一种基于群智计算的道路质量检测方法 - Google Patents

一种基于群智计算的道路质量检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于群智计算的道路质量检测方法，具体为：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。本发明方法在一定程度上可以有效提高驾驶安全性，降低交通事故发生率，同时为养路单位制定养路计划提供数据支持。

Description

一种基于群智计算的道路质量检测方法
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于群智计算的道路质量检测方法。
背景技术
现有的主流导航系统有百度地图，高德地图等地图导航软件，主要的功能集中在定位导航、路况拥堵信息等方面，但是没有提供道路质量的信息，主要包括道路减速带和伸缩缝等交通设施的明确标注、道路损毁坑洼地带的表示、临时修路的围栏标注、损坏或者丢失的井盖等。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于群智计算的道路质量检测方法，在一定程度上可以有效提高驾驶安全性，降低交通事故发生率，同时为养路单位制定养路计划提供数据支持。
本发明所采用的技术方案是：一种基于群智计算的道路质量检测方法，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。
本发明的特点还在于：
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中APP的移动终端放置在车内，进行道路质量信息采集。
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。
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。
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。
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。
本发明的有益效果是：本发明一种基于群智计算的道路质量检测方法，通过移动群智计算技术的道路质量信息的采集与处理，实现了道路质量信息共享，是对现有地图导航系统的补充；在WebGIS上标注出道路减速带等交通设施、道路损毁坑洼地带、市政道路临时作业区域等，方便车辆驾驶人员根据路况进行驾驶策略调整，在一定程度上可以有效提高驾驶安全性，降低交通事故发生率；同时为养路单位制定养路计划提供数据支持，大大降低了建设成本。
附图说明
图1是本发明基于群智计算的道路质量检测方法的流程图；
图2是本发明基于群智计算的道路质量检测方法中数据处理的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于群智计算的道路质量检测方法，具体按照以下步骤实施，如图1所示：
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，具体为：
步骤1.1：移动终端(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等的移动终端)APP通过移动终端内置传感器采集基础数据信息，主要获取4种数据：
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：通过激励策略手段将步骤1.1中数据采集APP安装到若干位车辆驾驶人员的移动终端，驾车用户携带装有该APP的移动终端，并将移动终端放置在车内进行道路质量信息采集。
如图2所示，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，具体为：
步骤2.1：数据的上传处理。在车辆行驶过程中，基于3G/4G网络，将移动终端采集的数据实时上传至道路质量监测云服务器，但并非上传所有采集的数据信息，而是上传产生剧烈波动的异常数据，这些信息反映较差的路况质量。具体实现：确定车辆正常行驶时的加速度信息、震动信息、偏移信息等，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进行上传；
步骤2.2：上传数据的预处理。在道路质量检测中，车辆振幅反映道路平整程度，由于在正常的路面，车辆也有一定的颠簸，车辆振幅是通过重力传感器反映，因此需要对采集的重力传感器数据进行平滑处理，去掉其中的高频噪声数据；
步骤2.3：构造数据样本集。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、偏移信息等，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、均值和协方差等，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，不同道路质量状况主要指的是交通设施的损毁程度和道路损毁坑洼地带的大小；
步骤2.4：道路质量信息的分类。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。评估分类器的错误率，测试算法。
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，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：数据进行聚类，去除与空间位置无关的错误分类事件。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(不同标注点的距离误差<Δd，近似为同一地点)，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。
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。
步骤4.1：在WebGIS上标注出道路减速带和伸缩缝等交通设施、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(可以为视频或语音或文字或图片等方式获取得到)调整驾驶策略，驾驶策略包括超车、变道、减速、变向或调整路线等行为，同时为养路单位制定养路计划提供数据支持。

Claims (4)

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。
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