CN112561903A - 一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法 - Google Patents

一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，包括采集沥青路面图像信息，基于裂缝识别模型、PNN模型和SVM模型，实现对图像信息裂缝缺陷的第一次诊断识别和第二次诊断识别，用于识别裂缝、裂缝宽度和裂缝深度；并在第一次诊断识别和第二次诊断识别的基础上，进行声波功率谱密度分布图的第三次诊断识别，用于识别沥青路面内基层温缩或干缩裂缝、车辆荷载疲劳裂缝、路面基层强度不足、含水量偏大、松散空洞、路基压实不均匀等缺陷；并根据三次诊断结果，进行针对性的修复。

Description

一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法
技术领域
本发明属于路面裂缝识别和修复的技术领域，具体涉及一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法。
背景技术
沥青路面是将沥青混凝土加以摊铺、碾压成型而形成的各种类型的路面。沥青混凝土是用具有一定黏度和适当用量的沥青材料与一定级配的矿物集料，经过充分拌合形成的混合物。沥青混凝土作为沥青路面材料，在使用过程中要承受行使车辆荷载的反复作用，以及环境因素的长期影响。所以沥青混凝土在具备一定的承受能力的同时，还必须具备良好的抵抗自然因素作用的耐久性。也就是说，要能表现出足够的高温环境下的稳定性、低温状况下的抗裂性、良好的水稳定性、持久的抗老化性和利于安全的抗滑性等特点，以保证沥青路面良好的服务功能。
对于高寒冷地区的沥青路面更是如此，其更容易产生温缩裂缝等故障缺陷。而现有传统的修补方法，并没有对温缩裂缝故障进行具体分类识别，而是按照常规裂缝进行统一修复。因为造成修复效果不佳，且容易产生二次裂缝缺陷，浪费人力和物力。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，以解决现有技术没有对温缩裂缝故障进行具体分类识别，而是按照常规裂缝进行统一修复，以造成修复效果不佳，易产生二次裂缝缺陷，且浪费人力和物力的问题。
为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：
一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其包括：
S1、对沥青路面的目标区域进行预处理；
S2、根据目标区域构建图像采集的位置直角坐标系，并对位置直角坐标系进行区域划分；
S3、根据划分后的区域，依次采集区域内若干张沥青路面图像信息；
S4、根据位置直角坐标系标注图像信息的位置坐标，并对图像信息进行预处理；
S5、基于ImageNet模型，构建裂缝识别模型，并提取裂缝识别模型中的特征值；
S6、选取基准特征值，并根据基准特征值筛选图像信息；
S7、将筛选后图像信息对应的特征值进行归一化处理，并将归一化后的数据随机划分为测试样本数据和训练样本数据；
S8、将归一化后的特征值数据作为输入特征向量代入训练完成的PNN模型中进行第一次故障诊断，并输出第一次故障诊断结果；
S9、基于训练完成的SVM模型对未识别的特征值进行第二次分类诊断；
S10、确定S8和S9中确诊的图片信息的位置坐标信息；
S11、根据S10中的位置坐标信息，并结合声波检测，采集所述位置坐标处对应的声波反射信号；
S12、将声波反射信号转换为振动波数字信号，并将振动波数字信号的时域波形转化为频域的功率谱密度分布图；
S13、将所述功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图进行拟合，得到第三次故障诊断输出结果；
S14、根据第一次故障诊断结果、第二次分类诊断和第三次故障诊断输出结果进行裂缝修复。
优选地，S1中对沥青路面的目标区域进行预处理，包括：清除沥青路面目标区域内的杂物，吸附裂缝中的尘埃。
优选地，S2中根据目标区域构建图像采集的位置直角坐标系，并对位置直角坐标系进行区域划分，包括：
在沥青路面的目标区域外围构建直角坐标系，并根据直角坐标系的横坐标将目标区域划分为若干个子区域，即S1、S2、S3、…、Sn，其中，Sn表示在横坐标下的第n个子区域。
优选地，S4中根据位置直角坐标系标注图像信息的位置坐标，并对图像信息进行预处理，包括：
S4.1、将采集的图像信息转化为灰度图：
g(x,y)＝0.299R(x,y)+0.587G(x,y)+0.114B(x,y)
其中，R(x,y)为红色分量；G(x,y)为绿色分量；B(x,y)为蓝色分量；g(x,y)为灰色图像，x和y分别为所变换像素点位置的横纵坐标；
S4.2、将转换后的灰度图移植到matlab中，获取图像在像素点(x,y)处的灰度值H(x,y)；
S4.3、计算图像中各像素点(x,y)的阈值w(x,y)：
W(x,y)＝0.5*(max H(x+m,y+n)+min H(x+m,y+n))
若H(x,y)>W(x,y)，则二值化结果为1，代表裂缝区域的目标点；否则二值化结果为0，代表背景区域的目标点；
S4.4、采用拉普拉斯高斯算法对裂缝区域轮廓进行加强，并确定边缘位置：
Figure BDA0002855838010000031
其中，f(x,y)为具有整数像素坐标的输入图像，
Figure BDA0002855838010000032
表示对函数进行求一阶导数，
Figure BDA0002855838010000041
为拉普拉斯高斯算子，其表达式为：
Figure BDA0002855838010000042
其中，σ为高斯函数方差。
优选地，S5中基于ImageNet模型，构建裂缝识别模型，并提取裂缝识别模型中的特征值，包括：
S5.1、采用ImageNet模型数据集训练VGG16中的参数；
S5.2、去除VGG16模型中的fc8层，采用裂缝、裂缝深度和裂缝宽度作为新的fc8层类别；
S5.3、载入VGG16的参数，只训练fc8层，其它层不训练，即采用fc7层提取的特征做一个Softmax模型分类；
S5.4、将S4中预处理后的图像信息随机划分为训练集和验证集，并基于TensorFlow Slim微调模型，构建裂缝识别模型；
S5.5、将图像信息作为输入参数输入裂缝识别模型中，输出裂缝特征值为T1(x，y)、裂缝深度特征值T2(x，y)和裂缝宽度特征值T3(x，y)，其中，(x，y)为图像具体位置坐标。
优选地，S6中选取基准特征值，并根据基准特征值筛选图像信息，包括：
S6.1、将历史正常沥青路面的特征值作为基准特征值T01、T02、T03，T01、T02、T03分别为裂缝基准特征值、裂缝深度基准特征值和裂缝宽度基准特征值；
S6.2、将每张图片的三个特征值分别与基准特征值进行比较，若图片特征值中任意一个差值大于预设差值，则保留其对应的图片信息和特征值；若所有特征值均小于预设差值，则去除对应的图片信息和特征值。
优选地，S8中PNN模型包括输入层、模式层、求和层和决策层，所述输入层将接收到的特征值传递给模式层的神经元，输入层的神经元数量与输入值的维度相同，模式层的神经元计算输入值与每个模式之间的对应关系，每个模式层单元的输出Φij(x)为：
Figure BDA0002855838010000051
其中，d为模式向量的维度，σ是平滑参数；x是模式；xij是模式层神经元矢量；
所述求和层神经元计算模式x被分类为Ci的最大可能性，求和然后求均值计算属于同一类的所有神经元的输出pi(x)：
Figure BDA0002855838010000052
其中，Ni为Ci类中的样本总数；
决策层神经元根据贝叶斯决策规则对所有求和层神经元的输出对模式进行分类：
Figure BDA0002855838010000053
其中，
Figure BDA0002855838010000054
为模式x的估计类，m是训练样本中的类的总数，pi(x)为求和层神经元的输出。
优选地，计算S9中SVM模型目标函数与约束条件为：
Figure BDA0002855838010000055
其中，ω为权重向量；Xi为输入数据；Yi为对应Xi的所属分类；b为偏置向量；
引入松弛变量ξi代表训练样本的错分程度，则：
Figure BDA0002855838010000061
其中，C为惩罚因子，控制出现样本错误分类的惩罚度；
采用拉格朗日函数对目标函数进行求解：
Figure BDA0002855838010000062
其中，αi为拉格朗日乘子；
求解得到最优分类函数为：
Figure BDA0002855838010000063
其中，sgn()为符号函数；
SVM通过构造核函数将低维数据映射到高维，再在高维空间中实现线性分类，引入核函数后的最优分类为：
Figure BDA0002855838010000064
其中，K()为核函数；
核函数为径向基核函数K(Xi,Xj)，其表达式为：
Figure BDA0002855838010000065
其中，g为核函数参数。
优选地，S13中将所述功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图进行拟合，得到第三次故障诊断输出结果，包括：
将功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图导入matlab中的plotregression，并拟合在一幅图中，并直接读取图中差值大于预设值的点。
优选地，S14中根据第一次故障诊断结果、第二次分类诊断和第三次故障诊断输出结果进行裂缝修复，包括：
若仅仅为第一次故障诊断结果或第二次分类诊断结果，对裂缝采用改性乳化沥青封填堵缝和微表处；
若为第三次故障诊断输出结果，则需要铣刨重铺改善路面结构特性，包括铺撒水泥，在铺撒有水泥的旧路面上加入乳化沥青和水，铣刨、压实、静置。
本发明提供的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，具有以下有益效果：
本发明通过采集沥青路面图像信息，基于裂缝识别模型、PNN模型和SVM模型，实现对图像信息裂缝缺陷的第一次诊断识别和第二次诊断识别，用于识别裂缝、裂缝宽度和裂缝深度；并在第一次诊断识别和第二次诊断识别的基础上，进行声波功率谱密度分布图的第三次诊断识别，用于识别沥青路面内基层温缩或干缩裂缝、所述车辆荷载疲劳裂缝、路面基层强度不足、含水量偏大、松散空洞、路基压实不均匀等缺陷。最后，根据三次诊断结果，进行针对性的修复。
附图说明
图1为适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法的区域划分图。
图2为正常状态的功率谱密度分布图和检测得到的功率谱密度分布图。
图3为拟合后的功率谱密度分布图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
根据本申请的一个实施例，参考图1，本方案的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，包括：
S1、对沥青路面的目标区域进行预处理；
S2、根据目标区域构建图像采集的位置直角坐标系，并对位置直角坐标系进行区域划分；
S3、根据划分后的区域，依次采集区域内若干张沥青路面图像信息；
S4、根据位置直角坐标系标注图像信息的位置坐标，并对图像信息进行预处理；
S5、基于ImageNet模型，构建裂缝识别模型，并提取裂缝识别模型中的特征值；
S6、选取基准特征值，并根据基准特征值筛选图像信息；
S7、将筛选后图像信息对应的特征值进行归一化处理，并将归一化后的数据随机划分为测试样本数据和训练样本数据；
S8、将归一化后的特征值数据作为输入特征向量代入训练完成的PNN模型中进行第一次故障诊断，并输出第一次故障诊断结果；
S9、基于训练完成的SVM模型对未识别的特征值进行第二次分类诊断；
S10、确定S8和S9中确诊的图片信息的位置坐标信息；
S11、根据S10中的位置坐标信息，并结合声波检测，采集所述位置坐标处对应的声波反射信号；
S12、将声波反射信号转换为振动波数字信号，并将振动波数字信号的时域波形转化为频域的功率谱密度分布图；
S13、将所述功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图进行拟合，得到第三次故障诊断输出结果；
S14、根据第一次故障诊断结果、第二次分类诊断和第三次故障诊断输出结果进行裂缝修复。
根据本申请的一个实施例，以下将对上述步骤进行详细说明；
S1、对沥青路面的目标区域进行预处理，包括，清除沥青路面目标区域内的杂物，吸附裂缝中的尘埃，避免影响后续图片的识别。
S2、根据目标区域构建图像采集的位置直角坐标系，并对位置直角坐标系进行区域划分，包括：
在沥青路面的目标区域外围构建直角坐标系，并根据直角坐标系的横坐标将目标区域划分为若干个子区域，即S1、S2、S3、…、Sn，其中，Sn表示在横坐标下的第n个子区域。
S3、根据划分后的区域，依次采集区域内若干张沥青路面图像信息；
参考图1，在采集图像信息时，采用巡检小车作为载体，在巡检小车上安装摄像头拍摄，摄像头正对沥青路面，先对区域S1进行图像采集，再依次对区域S2、S3和S4进行图像信息采集。
S4、根据位置直角坐标系标注图像信息的位置坐标，并对图像信息进行预处理，包括：
S4.1、将采集的图像信息转化为灰度图：
g(x,y)＝0.299R(x,y)+0.587G(x,y)+0.114B(x,y)
其中，R(x,y)为红色分量；G(x,y)为绿色分量；B(x,y)为蓝色分量；g(x,y)为灰色图像，x和y分别为所变换像素点位置的横纵坐标；
S4.2、将转换后的灰度图移植到matlab中，获取图像在像素点(x,y)处的灰度值H(x,y)；
S4.3、计算图像中各像素点(x,y)的阈值w(x,y)：
W(x,y)＝0.5*(max H(x+m,y+n)+min H(x+m,y+n))
若H(x,y)>W(x,y)，则二值化结果为1，代表裂缝区域的目标点；否则二值化结果为0，代表背景区域的目标点；
S4.4、采用拉普拉斯高斯算法对裂缝区域轮廓进行加强，并确定边缘位置：
Figure BDA0002855838010000101
其中，f(x,y)为具有整数像素坐标的输入图像，
Figure BDA0002855838010000102
表示对函数进行求一阶导数，
Figure BDA0002855838010000103
为拉普拉斯高斯算子，其表达式为：
Figure BDA0002855838010000104
其中，σ为高斯函数方差。
S5、基于ImageNet模型，构建裂缝识别模型，并提取裂缝识别模型中的特征值，包括：
S5.1、采用ImageNet模型数据集训练VGG16中的参数；
S5.2、去除VGG16模型中的fc8层，采用裂缝、裂缝深度和裂缝宽度作为新的fc8层类别；
S5.3、载入VGG16的参数，只训练fc8层，其它层不训练，即采用fc7层提取的特征做一个Softmax模型分类；
S5.4、将S4中预处理后的图像信息随机划分为训练集和验证集，并基于TensorFlow Slim微调模型，构建裂缝识别模型；
S5.5、将图像信息作为输入参数输入裂缝识别模型中，输出裂缝特征值为T1(x，y)、裂缝深度特征值T2(x，y)和裂缝宽度特征值T3(x，y)，其中，(x，y)为图像具体位置坐标。
S6、选取基准特征值，并根据基准特征值筛选图像信息，其具体包括：
S6.1、将历史正常沥青路面的特征值作为基准特征值T01、T02、T03，T01、T02、T03分别为裂缝基准特征值、裂缝深度基准特征值和裂缝宽度基准特征值；
S6.2、将每张图片的三个特征值分别与基准特征值进行比较，若图片特征值中任意一个差值大于预设差值，则保留其对应的图片信息和特征值；若所有特征值均小于预设差值，则去除对应的图片信息和特征值。
如此，可减少后期模型对图像的处理数量，增加处理速率。
S7、将筛选后图像信息对应的特征值进行归一化处理，并将归一化后的数据随机划分为测试样本数据和训练样本数据；
将归一化后的特征值全部投影到[0，1]区间，以便于后期模型的构建。
S8、将归一化后的特征值数据作为输入特征向量代入训练完成的PNN模型中进行第一次故障诊断，并输出第一次故障诊断结果。
第一次故障诊断结果为在PNN模型中可直接识别的故障类型，对于不能直接识别的，进入S9的SVM模型中进行进一步的识别。
其中，S8中PNN模型包括输入层、模式层、求和层和决策层，输入层将接收到的特征值传递给模式层的神经元，输入层的神经元数量与输入值的维度相同，模式层的神经元计算输入值与每个模式之间的对应关系，每个模式层单元的输出Φij(x)为：
Figure BDA0002855838010000111
其中，d为模式向量的维度，σ是平滑参数；x是模式；xij是模式层神经元矢量；
求和层神经元计算模式x被分类为Ci的最大可能性，求和然后求均值计算属于同一类的所有神经元的输出pi(x)：
Figure BDA0002855838010000121
其中，Ni为Ci类中的样本总数；
决策层神经元根据贝叶斯决策规则对所有求和层神经元的输出对模式进行分类：
Figure BDA0002855838010000122
其中，
Figure BDA0002855838010000123
为模式x的估计类，m是训练样本中的类的总数，pi(x)为求和层神经元的输出。
S9、基于训练完成的SVM模型对未识别的特征值进行第二次分类诊断，采用SVM模型进一步识别图像信息中的裂缝缺陷，包括裂缝深度和裂缝的宽度，其识别率达到了98.7％，具有较高的识别效率和速率。
SVM模型目标函数与约束条件为：
Figure BDA0002855838010000124
其中，ω为权重向量；Xi为输入数据；Yi为对应Xi的所属分类；b为偏置向量；
引入松弛变量ξi代表训练样本的错分程度，则：
Figure BDA0002855838010000125
其中，C为惩罚因子，控制出现样本错误分类的惩罚度；
采用拉格朗日函数对目标函数进行求解：
Figure BDA0002855838010000131
其中，αi为拉格朗日乘子；
求解得到最优分类函数为：
Figure BDA0002855838010000132
其中，sgn()为符号函数；
SVM通过构造核函数将低维数据映射到高维，再在高维空间中实现线性分类，引入核函数后的最优分类为：
Figure BDA0002855838010000133
其中，K()为核函数；
核函数为径向基核函数K(Xi,Xj)，其表达式为：
Figure BDA0002855838010000134
其中，g为核函数参数。
S11、根据S10中的位置坐标信息，并结合声波检测，采集所述位置坐标处对应的声波反射信号；
对已经确诊的有裂缝缺陷的图像信息，寻找该图像信息的位置坐标，并在该位置上进一步采用声波检测，对该位置的沥青路面垂直发射声波，并采用接收设备接收反射回的声波信号。
S12、将声波反射信号转换为振动波数字信号，并将振动波数字信号的时域波形转化为频域的功率谱密度分布图。
S13、将所述功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图进行拟合，得到第三次故障诊断输出结果，包括：
参考图2和图3，将功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图导入matlab中的plotregression，并拟合在一幅图中，并直接读取图中差值大于预设值的点。
S14、根据第一次故障诊断结果、第二次分类诊断和第三次故障诊断输出结果进行裂缝修复，包括：
若仅仅为第一次故障诊断结果或第二次分类诊断结果，对裂缝采用改性乳化沥青封填堵缝和微表处；
若为第三次故障诊断输出结果，则需要铣刨重铺改善路面结构特性，包括铺撒水泥，在铺撒有水泥的旧路面上加入乳化沥青和水，铣刨、压实、静置。
本发明通过采集沥青路面图像信息，基于裂缝识别模型、PNN模型和SVM模型，实现对图像信息裂缝缺陷的第一次诊断识别和第二次诊断识别，用于识别裂缝、裂缝宽度和裂缝深度；并在第一次诊断识别和第二次诊断识别的基础上，进行声波功率谱密度分布图的第三次诊断识别，用于识别沥青路面内基层温缩或干缩裂缝、所述车辆荷载疲劳裂缝、路面基层强度不足、含水量偏大、松散空洞、路基压实不均匀等缺陷。最后，根据三次诊断结果，进行针对性的修复。
虽然结合附图对发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。

Claims (10)

1.一种适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，包括：
S1、对沥青路面的目标区域进行预处理；
S2、根据目标区域构建图像采集的位置直角坐标系，并对位置直角坐标系进行区域划分；
S3、根据划分后的区域，依次采集区域内若干张沥青路面图像信息；
S4、根据位置直角坐标系标注图像信息的位置坐标，并对图像信息进行预处理；
S5、基于ImageNet模型，构建裂缝识别模型，并提取裂缝识别模型中的特征值；
S6、选取基准特征值，并根据基准特征值筛选图像信息；
S7、将筛选后图像信息对应的特征值进行归一化处理，并将归一化后的数据随机划分为测试样本数据和训练样本数据；
S8、将归一化后的特征值数据作为输入特征向量代入训练完成的PNN模型中进行第一次故障诊断，并输出第一次故障诊断结果；
S9、基于训练完成的SVM模型对未识别的特征值进行第二次分类诊断；
S10、确定S8和S9中确诊的图片信息的位置坐标信息；
S11、根据S10中的位置坐标信息，并结合声波检测，采集所述位置坐标处对应的声波反射信号；
S12、将声波反射信号转换为振动波数字信号，并将振动波数字信号的时域波形转化为频域的功率谱密度分布图；
S13、将所述功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图进行拟合，得到第三次故障诊断输出结果；
S14、根据第一次故障诊断结果、第二次分类诊断和第三次故障诊断输出结果进行裂缝修复。
2.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，所述S1中对沥青路面的目标区域进行预处理，包括：清除沥青路面目标区域内的杂物，吸附裂缝中的尘埃。
3.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，所述S2中根据目标区域构建图像采集的位置直角坐标系，并对位置直角坐标系进行区域划分，包括：
在沥青路面的目标区域外围构建直角坐标系，并根据直角坐标系的横坐标将目标区域划分为若干个子区域，即S1、S2、S3、…、Sn，其中，Sn表示在横坐标下的第n个子区域。
4.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，所述S4中根据位置直角坐标系标注图像信息的位置坐标，并对图像信息进行预处理，包括：
S4.1、将采集的图像信息转化为灰度图：
g(x,y)＝0.299R(x,y)+0.587G(x,y)+0.114B(x,y)
其中，R(x,y)为红色分量；G(x,y)为绿色分量；B(x,y)为蓝色分量；g(x,y)为灰色图像，x和y分别为所变换像素点位置的横纵坐标；
S4.2、将转换后的灰度图移植到matlab中，获取图像在像素点(x,y)处的灰度值H(x,y)；
S4.3、计算图像中各像素点(x,y)的阈值w(x,y)：
W(x,y)＝0.5*(max H(x+m,y+n)+min H(x+m,y+n))
若H(x,y)>W(x,y)，则二值化结果为1，代表裂缝区域的目标点；否则二值化结果为0，代表背景区域的目标点；
S4.4、采用拉普拉斯高斯算法对裂缝区域轮廓进行加强，并确定边缘位置：
Figure FDA0002855836000000031
其中，f(x,y)为具有整数像素坐标的输入图像，
Figure FDA0002855836000000032
表示对函数进行求一阶导数，
Figure FDA0002855836000000033
为拉普拉斯高斯算子，其表达式为：
Figure FDA0002855836000000034
其中，σ为高斯函数方差。
5.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，所述S5中基于ImageNet模型，构建裂缝识别模型，并提取裂缝识别模型中的特征值，包括：
S5.1、采用ImageNet模型数据集训练VGG16中的参数；
S5.2、去除VGG16模型中的fc8层，采用裂缝、裂缝深度和裂缝宽度作为新的fc8层类别；
S5.3、载入VGG16的参数，只训练fc8层，其它层不训练，即采用fc7层提取的特征做一个Softmax模型分类；
S5.4、将S4中预处理后的图像信息随机划分为训练集和验证集，并基于TensorFlowSlim微调模型，构建裂缝识别模型；
S5.5、将图像信息作为输入参数输入裂缝识别模型中，输出裂缝特征值为T1(x，y)、裂缝深度特征值T2(x，y)和裂缝宽度特征值T3(x，y)，其中，(x，y)为图像具体位置坐标。
6.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，所述S6中选取基准特征值，并根据基准特征值筛选图像信息，包括：
S6.1、将历史正常沥青路面的特征值作为基准特征值T01、T02、T03，T01、T02、T03分别为裂缝基准特征值、裂缝深度基准特征值和裂缝宽度基准特征值；
S6.2、将每张图片的三个特征值分别与基准特征值进行比较，若图片特征值中任意一个差值大于预设差值，则保留其对应的图片信息和特征值；若所有特征值均小于预设差值，则去除对应的图片信息和特征值。
7.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，所述S8中PNN模型包括输入层、模式层、求和层和决策层，所述输入层将接收到的特征值传递给模式层的神经元，输入层的神经元数量与输入值的维度相同，模式层的神经元计算输入值与每个模式之间的对应关系，每个模式层单元的输出Φij(x)为：
Figure FDA0002855836000000041
其中，d为模式向量的维度，σ是平滑参数；x是模式；xij是模式层神经元矢量；
所述求和层神经元计算模式x被分类为Ci的最大可能性，求和然后求均值计算属于同一类的所有神经元的输出pi(x)：
Figure FDA0002855836000000042
其中，Ni为Ci类中的样本总数；
所述决策层神经元根据贝叶斯决策规则对所有求和层神经元的输出对模式进行分类：
Figure FDA0002855836000000043
其中，
Figure FDA0002855836000000044
为模式x的估计类，m是训练样本中的类的总数，pi(x)为求和层神经元的输出。
8.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，计算所述S9中SVM模型目标函数与约束条件为：
Figure FDA0002855836000000051
其中，ω为权重向量；Xi为输入数据；Yi为对应Xi的所属分类；b为偏置向量；
引入松弛变量ξi代表训练样本的错分程度，则：
Figure FDA0002855836000000052
其中，C为惩罚因子，控制出现样本错误分类的惩罚度；
采用拉格朗日函数对目标函数进行求解：
Figure FDA0002855836000000053
其中，αi为拉格朗日乘子；
求解得到最优分类函数为：
Figure FDA0002855836000000054
其中，sgn()为符号函数；
SVM通过构造核函数将低维数据映射到高维，再在高维空间中实现线性分类，引入核函数后的最优分类为：
Figure FDA0002855836000000055
其中，K()为核函数；
核函数为径向基核函数K(Xi,Xj)，其表达式为：
Figure FDA0002855836000000061
其中，g为核函数参数。
9.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，S13中将所述功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图进行拟合，得到第三次故障诊断输出结果，包括：
将功率谱密度分布图与正常沥青路面的功率谱密度分布图导入matlab中的plotregression，并拟合在一幅图中，并直接读取图中差值大于预设值的点。
10.根据权利要求1所述的适用于寒冷地区沥青路面抗温缩裂缝的方法，其特征在于，S14中根据第一次故障诊断结果、第二次分类诊断和第三次故障诊断输出结果进行裂缝修复，包括：
若仅仅为第一次故障诊断结果或第二次分类诊断结果，对裂缝采用改性乳化沥青封填堵缝和微表处；
若为第三次故障诊断输出结果，则需要铣刨重铺改善路面结构特性，包括铺撒水泥，在铺撒有水泥的旧路面上加入乳化沥青和水，铣刨、压实、静置。
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