CN116879499B - 道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备。所述方法包括：从目标道路的多个预设布设点中确定各道路工况对应的布设点；从各布设点中确定基准布设点，根据基准布设点构建基准布设点组，并将不属于基准布设点组的布设点作为候选布设点；确定各基准布设点在候选布设点对应的目标道路工况下的第一工况数据，及候选布设点在目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各第一工况数据及第二工况数据，确定候选布设点与基准布设点组的相关性系数；根据各候选布设点对应的相关性系数，从各候选布设点中选取目标布设点；将目标布设点添加至基准布设点组中得到最终的目标布设点组。采用本方法能够降低监测系统成本。
Description
技术领域
本申请涉及道路病害检测技术领域，特别是涉及一种道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备。
背景技术
对道路进行健康监测是道路维护的重要一环。为能够及时根据道路的受力情况推测出道路内部可能存在的缺陷，一般会通过在道路内部埋入传感器的方式对道路进行健康监测。
一般而言，道路内部的传感器越多，道路的健康监测精度就越高。但布设过多的传感器也会导致建设监测系统的成本提高。因此需要提供一种能够以较少的传感器实现较高检测精度的传感器布设方案，降低监测系统成本。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备。
第一方面，本申请提供了一种道路传感器布设位置的确定方法。所述方法包括：
从目标道路的多个预设布设点中，分别确定各道路工况对应的布设点；
从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，根据所述基准布设点构建基准布设点组，并将各所述道路工况对应的布设点中不属于所述基准布设点组的所述布设点，作为候选布设点；
针对任一所述候选布设点，确定所述候选布设点对应的目标道路工况，并确定各所述基准布设点在所述目标道路工况下对应的第一工况数据，及所述候选布设点在所述目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，其中，工况数据用于表征道路在布设点处的受力情况；
根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点；
将所述目标布设点添加至所述基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
在其中一个实施例中，所述从目标道路的多个预设布设点中，分别确定各道路工况对应的布设点，包括：
分别构建目标道路在各种道路工况下对应的道路模型；
针对任一所述道路工况，获取所述目标道路在所述道路工况下对应的车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据及所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，分别确定所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据，并根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点。
在其中一个实施例中，所述根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点，包括：
对各所述预设布设点按照所述第三工况数据由大至小进行排序，得到预设布设点队列；
遍历所述预设布设点队列，在排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点对应的所述第三工况数据满足预置策略的情况下，停止遍历所述预设布设点队列，并将排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点作为所述道路工况对应的布设点。
在其中一个实施例中，所述从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，包括：
根据各所述道路工况对应的布设点，分别确定各所述道路工况对应的布设点数量；
将各所述布设点数量中，最大的所述布设点数量对应的各所述布设点，作为基准布设点组。
在其中一个实施例中，所述根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，包括：
针对任一所述基准布设点，根据所述基准布设点对应的所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点的相关性系数；
根据各所述基准布设点对应的所述相关性系数，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数。
在其中一个实施例中，所述根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点，包括：
针对任一所述候选布设点，在所述候选布设点对应的所述相关性系数小于相关性系数阈值的情况下，将所述候选布设点作为目标布设点。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
按照预设布设点布置策略，在所述目标道路上确定多个预设布设点，所述多个预设布设点在所述目标道路上均匀分布。
第二方面，本申请还提供了一种道路传感器布设位置的确定装置。所述装置包括：
第一确定模块，用于从目标道路的多个预设布设点中，分别确定各道路工况对应的布设点；
第二确定模块，用于从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，根据所述基准布设点构建基准布设点组，并将各所述道路工况对应的布设点中不属于所述基准布设点组的所述布设点，作为候选布设点；
第三确定模块，用于针对任一所述候选布设点，确定所述候选布设点对应的目标道路工况，并确定各所述基准布设点在所述目标道路工况下对应的第一工况数据，及所述候选布设点在所述目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，其中，工况数据用于表征道路在布设点处的受力情况；
选取模块，用于根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点；
添加模块，用于将所述目标布设点添加至所述基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
在其中一个实施例中，所述第一确定模块，还用于：
分别构建目标道路在各种道路工况下对应的道路模型；
针对任一所述道路工况，获取所述目标道路在所述道路工况下对应的车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据及所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，分别确定所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据，并根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点。
在其中一个实施例中，所述第一确定模块，还用于：
对各所述预设布设点按照所述第三工况数据由大至小进行排序，得到预设布设点队列；
遍历所述预设布设点队列，在排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点对应的所述第三工况数据满足预置策略的情况下，停止遍历所述预设布设点队列，并将排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点作为所述道路工况对应的布设点。
在其中一个实施例中，所述第二确定模块，还用于：
根据各所述道路工况对应的布设点，分别确定各所述道路工况对应的布设点数量；
将各所述布设点数量中，最大的所述布设点数量对应的各所述布设点，作为基准布设点组。
在其中一个实施例中，所述第三确定模块，还用于：
针对任一所述基准布设点，根据所述基准布设点对应的所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点的相关性系数；
根据各所述基准布设点对应的所述相关性系数，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数。
在其中一个实施例中，所述选取模块，还用于：
针对任一所述候选布设点，在所述候选布设点对应的所述相关性系数小于相关性系数阈值的情况下，将所述候选布设点作为目标布设点。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：
第四确定模块，用于按照预设布设点布置策略，在所述目标道路上确定多个预设布设点，所述多个预设布设点在所述目标道路上均匀分布。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以上任一项方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上任一项方法。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上任一项方法。
上述道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备，选取基准布设点组，再分别计算剩余的候选布设点与基准布设点组之间的相关性系数，在相关性系数满足要求的情况下，判定基于基准布设点组中的各基准布设点，无法准确监测该候选布设点处的道路情况，并将该候选布设点添加至基准布设点组中，以此得到最终的目标布设点组。因此可以实现以较少的传感器对多种典型道路病害进行检测，降低检测成本。
附图说明
图1为一个实施例中道路传感器布设位置的确定方法的流程示意图；
图2为一个实施例中预设布设点的示意图；
图3为一个实施例中确定基准布设点的示意图；
图4为一个实施例中确定目标布设点组的示意图；
图5为一个实施例中步骤102的流程示意图；
图6为一个实施例中步骤504的流程示意图；
图7为一个实施例中步骤104的流程示意图；
图8为一个实施例中步骤106的流程示意图；
图9为一个实施例中确定预设布设点的流程示意图；
图10为一个实施例中道路传感器布设位置的确定方法的示意图；
图11为一个实施例中道路传感器布设位置的确定装置的结构框图；
图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种道路传感器布设位置的确定方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤102，从目标道路的多个预设布设点中，分别确定各道路工况对应的布设点。
本申请实施例中，目标道路为需要布设传感器的道路，预设布设点指预先在目标道路上选定的、可以在此处布设传感器的位置点，参见图2所示，图中浅灰色的点即为针对一段道路的预设布设点，最终的目标布设点应当从各预设布设点中产生。
道路工况指道路所处的状态，例如在某种病害影响下的道路可以是一种道路工况，在某一时间段下的道路也可以是一种道路工况。道路工况对应的布设点是各预设布设点中，能够反映本道路工况下道路受力情况的布设点，例如道路在此处受力较大的布设点、在此处有车辆经过概率较高的布设点等，具体的选择标准可以由本领域技术人员根据实际需求确定，本申请实施例在此不做具体限定。
步骤104，从各道路工况对应的布设点中确定基准布设点，根据基准布设点构建基准布设点组，并将各道路工况对应的布设点中不属于基准布设点组的布设点，作为候选布设点。
本申请实施例中，为使得最终的目标布设点数量较少，可以根据各道路工况对应的布设点确定基准布设点组，再逐步将其他的候选布设点添加至基准布设点组中，以得到最终能够反映目标道路在多种道路工况下受力情况的目标布设点。
基准布设点组中基准布设点的选取标准可以由本领域技术人员根据实际需求确定。由于既需要最终得到的目标布设点数量较少(要求一开始选取的基准布设点数量不能过多)、又需要提高后续添加候选布设点的效率(候选布设点越多，添加候选布设点的耗时越长，也就是要求一开始选取的基准布设点数量也不能过少)，因此此处需要将基准布设点的数量控制在一个合理的范围内。
例如，考虑到若各道路工况对应的布设点中存在重合的布设点，则重合的布设点就是同时能够反映目标道路在多种道路工况下受力情况的布设点，该点大概率会属于最终的目标布设点；因此可以将重合的布设点作为基准布设点。
或者，也可以根据不同道路工况下布设点的分布规律(例如分布位置、分布中心之间的距离等，分布中心可以指一个距各布设点之间距离之和最小的点)选取基准布设点。在存在分布规律区别较大的道路工况时，可以从上述道路工况对应的布设点中各选取部分点作为基准布设点；在存在分布规律较为接近的道路工况时，可以根据两个道路工况中重合的布设点选取基准布设点。
以具体示例对上述过程进行说明，参见图3所示，若存在道路工况A、B、C、D、E，其中道路工况A和D对应的布设点位于道路左侧，道路工况B和C对应的布设点位于道路右侧，道路工况E对应的布设点位于道路中心，则可以确定A和D、B和C的分布规律较为接近。可以首先根据分布规律较为接近的道路工况确定一次候选基准布设点组。考虑到在布设点的分布规律较为接近的情况下，一个道路工况对应的布设点大致也能够反映另一个道路工况中的道路受力情况，故而可以先选取两个道路工况中重合的布设点作为候选基准布设点。
再根据分别基于A和D、B和C确定出的候选基准布设点、以及E对应的布设点得到最终的基准布设点组。考虑到在布设点的分布规律区别较大的情况下，一个道路工况对应的布设点可能并不能反映另一个道路工况中的道路受力情况，因此若仅将一个道路工况对应的布设点作为基准布设点，后续在将另一个道路工况的候选布设点与基准布设点进行匹配时，大概率还是需要将候选布设点加入到基准布设点组中，因此可以在确定基准布设点时就预先分别从上述道路工况对应的布设点中，各选取部分布设点作为基准布设点，加快后续得到目标布设点的速度。
例如，以上述示例为例，由于B和C只对应一个候选基准布设点，因此可以将该候选基准布设点添加为最终的基准布设点。而A和D对应两个候选基准布设点，为尽量减少最终的基准布设点的数量，可以根据目标道路在两种道路工况下于两个候选基准布设点处的受力情况(可以以在布设点处采集到的压力数据、加速度信号能量数据等表征，以下称为工况数据)，从两个候选基准布设点中选取一个点(例如，在两种道路工况下工况数据的平均值较大的一个点)作为基准布设点。类似的，也可以从E对应的布设点中选取一个点作为基准布设点，得到最终的基准布设点组。
在确定基准布设点组后，将各道路工况下的布设点中不属于基准布设点组的布设点作为候选布设点，如图3所示。
步骤106，针对任一候选布设点，确定候选布设点对应的目标道路工况，并确定各基准布设点在目标道路工况下对应的第一工况数据，及候选布设点在目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各第一工况数据及第二工况数据，确定候选布设点与基准布设点组的相关性系数，其中，工况数据用于表征道路在布设点处的受力情况。
本申请实施例中，候选布设点对应的目标道路工况是布设点中包含有该候选布设点的道路工况，若存在多个布设点中包含有该候选布设点的道路工况，则目标道路工况就有多个。
工况数据指可以表征道路在一个点处受力情况的任意数据，例如道路在该点处受到的力、在一段时间内于该点采集到的加速度信号能量数据、车辆在该点处经过的频率和车辆经过时对道路施加的压力等，本申请实施例对此不作具体限定。
可以分别计算基准布设点组中的每一个基准布设点和候选布设点，在目标道路工况下对应的工况数据。根据各基准布设点对应的各第一工况数据和候选布设点对应的第二工况数据，可以确定基准布设点组与候选布设点之间的相关性系数。例如，在工况数据是一个数值的情况下(例如压力值)，可以使得相关性系数与各第一工况数据和第二工况数据的差值中，最小的差值成反比，也即若第二工况数据与任意一个第一工况数据之间的差值较小，则候选布设点与基准布设点组的相关性系数就较大。在工况数据是一个序列(例如在一段时间内采集的加速度信号能量)的情况下，可以根据任一计算两个序列之间相关性系数的算法计算各第一工况数据和第二工况数据之间的相关性系数(例如皮尔逊相关性系数、斯皮尔曼相关性系数等)，再将各相关性系数中，最大的相关性系数作为候选布设点与基准布设点组的相关性系数。也可以用其他方式计算相关性系数，本申请实施例对此不作具体限定。
若一个候选布设点对应多个目标道路工况，则可以分别计算候选布设点在多个目标道路工况下对应的相关性系数，再将其中最大的相关性系数、或最小的相关性系数、或各相关性系数的平均值、或其他能够表征多个相关性系数特征的数值作为候选布设点对应的相关性系数，本申请实施例对此不作具体限定。
步骤108，根据各候选布设点对应的相关性系数，从各候选布设点中选取目标布设点。
本申请实施例中，可以将相关性系数较小、也即基于原有的基准布设点，无法准确反映候选布设点处道路受力情况的候选布设点作为目标布设点。例如，可以预先设置相关性系数阈值，并将相关性系数小于相关性系数阈值的候选布设点作为目标布设点。或者也可以按照相关性系数从小至大对各候选布设点排序，将排在前预置数量的候选布设点作为目标布设点，本申请实施例对此不作具体限定。
除相关性系数之外，还可以将工况数据也作为选取目标布设点的标准。例如，针对之前根据相关性系数已筛选出的目标布设点，可以获取目标布设点对应的目标道路工况下的全部布设点，计算各布设点的工况数据之和，再分别计算目标布设点的工况数据占各布设点的工况数据之和的第一比值，以及属于基准布设点的布设点的工况数据之和占各布设点的工况数据之和的第二比值。若第一比值小于第二比值且与第二比值之间的差异较大，则说明目标布设点对于表征目标道路在目标道路工况下的受力情况并不重要，此时可以将目标布设点从各目标布设点中删除。若第一比值大于或者等于第二比值，或者第一比值小于第二比值且与第二比值之间的差异不大，则说明目标布设点较为重要，此时可以保留目标布设点。
需要说明的是，以上仅为根据相关性系数和工况数据选取目标布设点的一种示例。实际上本领域技术人员也可以根据相关性系数和其他的数据选取目标布设点，或者也可以根据相关性系数及工况数据以其他方式选取目标布设点，本申请实施例对此不作具体限定。
步骤110，将目标布设点添加至基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
本申请实施例中，将各目标布设点添加至基准布设点组中，即可得到最终的目标布设点组，如图4所示。获取目标布设点组后，可以按照目标布设点组中的各点，在目标道路相应的位置上布设传感器，以对目标道路的健康状况进行监测。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，选取基准布设点组，再分别计算剩余的候选布设点与基准布设点组之间的相关性系数，在相关性系数满足要求的情况下，判定基于基准布设点组中的各基准布设点，无法准确监测该候选布设点处的道路情况，并将该候选布设点添加至基准布设点组中，以此得到最终的目标布设点组。因此可以实现以较少的传感器对多种典型道路病害进行检测，降低检测成本。
在一个实施例中，如图5所示，步骤102中，从目标道路的多个预设布设点中，分别确定各道路工况对应的布设点，包括：
步骤502，分别构建目标道路在各种道路工况下对应的道路模型。
步骤504，针对任一道路工况，获取目标道路在道路工况下对应的车辆行驶数据，根据车辆行驶数据及目标道路在道路工况下对应的道路模型，分别确定目标道路的多个预设布设点在道路工况下对应的第三工况数据，并根据各第三工况数据，从各预设布设点中确定道路工况对应的布设点。
本申请实施例中，工况数据可以根据构建目标道路的道路模型得到，且可以根据工况数据从各预设布设点中确定各道路工况对应的布设点。可以首先构建目标道路在正常状态下的道路模型，道路模型中应当考虑道路各层(例如面层、基层、底基层等)的结构参数和材料参数、各层的边界条件、道路中传力杆和拉杆的尺寸和布置方式等，进而在此基础上，针对不同的道路工况对正常状态下的道路模型进行调整，获得不同道路工况对应的道路模型。例如在道路工况是道路板角底部脱空时，可以相应在正常状态下的道路模型的基层处模拟板角底部脱空的状况，得到该道路工况下的道路模型。
道路工况对应的车辆行驶数据指该道路工况下的道路不平整度、车辆速度、车辆类型、车辆载重、轮迹分布概率等能够表征道路上车辆情况的数据，上述数据可以通过在现实中对目标道路进行监测获取，或者也可以将针对该道路工况下的多条道路监测得到的典型数据作为车辆行驶数据。根据车辆行驶数据及道路模型，可以获得道路模型在预设布设点处的受力情况，以此模拟目标道路在预设布设点处的受力情况并获取工况数据。例如，可以根据上述车辆行驶数据得到车辆移动载荷参数，车辆移动载荷参数用于表征在道路工况下、道路任一点在任一时刻的受力情况；将车辆移动载荷参数施加到道路模型上，并应用有限元方法对道路模型进行分析，可以得到各预设布设点处的第三工况数据。
由于需要从预设布设点中选取能够反映本道路工况下道路受力情况的点，因此可以将第三工况数据较大的预设布设点作为布设点。例如可以预先设置第三工况数据阈值，并将第三工况数据大于第三工况数据阈值的预设布设点作为布设点。或者也可以按照第三工况数据从大至小对各预设布设点排序，将排在前预置数量的预设布设点作为布设点，本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，构建道路工况下的道路模型，并根据道路工况对应的车辆行驶数据得到各预设布设点的第三工况数据，再根据第三工况数据选取布设点。能够根据模型确定各预设布设点中哪些点较能反映本道路工况下道路的受力情况，进而从这些点中选取基准布设点和最终的目标布设点，可以提高最终得到的目标布设点的精度。
在一个实施例中，如图6所示，步骤504中，根据各第三工况数据，从各预设布设点中确定道路工况对应的布设点，包括：
步骤602，对各预设布设点按照第三工况数据由大至小进行排序，得到预设布设点队列。
步骤604，遍历预设布设点队列，在排列在当前遍历位置之前的各预设布设点对应的第三工况数据满足预置策略的情况下，停止遍历预设布设点队列，并将排列在当前遍历位置之前的各预设布设点作为道路工况对应的布设点。
本申请实施例中，可以按照第三工况数据由大至小对预设布设点排序，并通过遍历排序得到的预设布设点队列的方式确定道路工况对应的布设点。预置策略指选取布设点的终止条件，例如第三工况数据小于第三工况数据阈值，或者选择的布设点的数量等于数量阈值等。
举例来说，在预置策略是第三工况数据小于第三工况数据阈值时，可以遍历预设布设点队列，并比较排列在当前遍历位置之前的预设布设点的第三工况数据与第三工况数据阈值的大小。若全部第三工况数据均大于或者等于第三工况数据阈值，则继续遍历下一个预设布设点；若存在一个第三工况数据小于第三工况数据阈值，则触发遍历的终止条件，将排列在当前遍历位置之前的预设布设点作为道路工况对应的布设点，并停止遍历过程。
或者，预置策略也可以是排列在当前遍历位置之前的预设布设点的第三工况数据之和、占全部预设布设点的第三工况数据之和大于比例阈值。可以预先计算全部预设布设点的第三工况数据之和，并在遍历预设布设点队列的过程中，计算排列在当前遍历位置之前的各预设布设点的第三工况数据之和。在该和与全部预设布设点的第三工况数据之和之间的比值大于比例阈值(例如15％)时，触发遍历的终止条件，将排列在当前遍历位置之前的预设布设点作为道路工况对应的布设点，并停止遍历过程。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，对各预设布设点按照第三工况数据排序，遍历排序后得到的队列，再根据当前遍历位置之前的各预设布设点的第三工况数据是否满足预置策略选取布设点。能够选取较能反映本道路工况下道路的受力情况的预设布设点作为本道路工况下的布设点，进而从这些点中选取基准布设点和最终的目标布设点，可以提高最终得到的目标布设点的精度。
在一个实施例中，如图7所示，步骤104中，从各道路工况对应的布设点中确定基准布设点，包括：
步骤702，根据各道路工况对应的布设点，分别确定各道路工况对应的布设点数量。
步骤704，将各布设点数量中，最大的布设点数量对应的各布设点，作为基准布设点组。
本申请实施例中，可以将各道路工况中对应的布设点中，布设点数量最大的布设点作为基准布设点组，以减少后续将候选布设点和基准布设点组进行匹配的次数。
若存在多个布设点数量最大的道路工况，则可以参照前述实施例中根据布设点的分布规律选取基准布设点的方案，分别计算这些道路工况中布设点的分布规律和其他道路工况中的布设点分布规律的相似度，并选取与其他道路工况中布设点的分布规律相似度最高的道路工况对应的布设点作为基准布设点。其中与其他道路工况中布设点的分布规律相似度最高，可以指该道路工况的布设点分布规律与其他道路工况布设点分布规律的相似度之和最高，也可以指平均值最高等，本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，将布设点数量最大的一组布设点作为基准布设点组，因而可以减少需要将候选布设点和基准布设点组进行匹配的次数，提高获取目标布设点组的效率。
在一个实施例中，如图8所示，步骤106中，根据各第一工况数据及第二工况数据，确定候选布设点与基准布设点组的相关性系数，包括：
步骤802，针对任一基准布设点，根据基准布设点对应的第一工况数据及第二工况数据，确定候选布设点与基准布设点的相关性系数。
步骤804，根据各基准布设点对应的相关性系数，确定候选布设点与基准布设点组的相关性系数。
本申请实施例中，可以根据各第一工况数据和第二工况数据的相关性系数，确定第二工况数据和基准布设点组的相关性系数。以第一工况数据和第二工况数据都是时序数据，其中包含在一个采集周期内采集到的所有加速度信号能量数据为例，可以根据皮尔逊相关性系数计算第一工况数据和第二工况数据的相关性系数(参见公式(一))：
其中，X指第一工况数据，Y指第二工况数据，r(X,Y)是皮尔逊相关性系数，Cov(X,Y)是X和Y的协方差，Var[X]是第一工况数据的方差，Var[Y]是第二工况数据的方差。
可以根据计算出的全部相关性系数，确定第二工况数据和基准布设点组的相关性系数。例如将最小的相关性系数作为第二工况数据和基准布设点组的相关性系数、将最大的相关性系数作为第二工况数据和基准布设点组的相关性系数、将相关性系数的平均值作为第二工况数据和基准布设点组的相关性系数等，本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，根据各第一工况数据和第二工况数据之间的相关性系数，确定候选布设点与基准布设点组的相关性系数，可以根据候选布设点与全部基准布设点的相关性系数选取目标布设点，也即目标布设点是满足全部基准布设点对相关性系数要求的点，可以提高目标布设点的选取精度。
在一个实施例中，步骤108中，根据各候选布设点对应的相关性系数，从各候选布设点中选取目标布设点，包括：
针对任一候选布设点，在候选布设点对应的相关性系数小于相关性系数阈值的情况下，将候选布设点作为目标布设点。
本申请实施例中，在候选布设点对应的相关性系数小于相关性系数阈值(预先设定的值，其取值可由本领域技术人员预先设定)时，说明基准布设点组中的各基准布设点无法准确反映目标道路在候选布设点处的受力情况，故而可以将候选布设点作为目标布设点添加至基准布设点组中。
根据计算候选布设点相关性系数的方式不同，在候选布设点对应的相关性系数小于相关性系数阈值时，将候选布设点作为目标布设点也相应具有不同的含义。例如在候选布设点对应的相关性系数，是各基准布设点与候选布设点的相关性系数的最小值时，将候选布设点作为目标布设点指在存在一个无法准确反映候选布设点处受力情况的基准布设点时，将候选布设点添加至基准布设点中；在候选布设点对应的相关性系数，是各基准布设点与候选布设点的相关性系数的最小值时，将候选布设点作为目标布设点指在全部基准布设点均无法准确反映候选布设点处受力情况时，将候选布设点添加至基准布设点中。本领域技术人员可以根据需要达到的效果，自适应调整前述实施例中计算相关性系数的标准，本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，将相关性系数小于相关性系数阈值的候选布设点作为目标布设点，也即在基于基准布设点无法准确检测候选布设点处道路受力情况的情况下，将候选布设点作为目标布设点，可以提高后续在根据目标布设点布设传感器时，对道路健康的监测精度。
在一个实施例中，上述方法还包括：
按照预设布设点布置策略，在目标道路上确定多个预设布设点，多个预设布设点在目标道路上均匀分布。
本申请实施例中，为使得预设布设点可以覆盖全部道路工况下可以表征道路受力情况的点，可以使得预设布设点均匀分布。例如，如图9所示，可以预先针对各道路工况，用道路工况下的道路模型和车辆行驶数据计算出目标道路上任意一个点在各时刻的受力情况，并从中选取一个最能表征该道路工况下道路受力情况的候选点(图9左侧中的点1、点2和点3)；获取多个道路工况下的候选点后，可以根据各候选点的分布情况和各候选点之间的距离，在各候选点之间插入新的点，以得到最终的预设布设点并使得预设布设点均匀分布。例如，可以计算任意两个候选点在道路行驶方向上的距离，从中选取最小的距离作为各预设布设点之间的纵向距离(图9中的d3)；计算任意两个候选点垂直于道路行驶方向的距离，从中选取最小的距离作为各预设布设点之间的横向距离(图9中的s2)；按照纵向距离和横向距离，均匀地在各候选点之间插入新的点，如图9右侧所示。图9右侧中以阴影填充的点即是新插入的点。
需要说明的是，如图9所示，由于s3不能整除s2，d1不能整除d3，有可能会出现部分点之间的间距与其他点之间的间距不同的情况。此时可以对这部分点进行移动，使得这部分点与其他点之间的间距与其他点之间的间距一致；或者也可以不对这部分点进行移动，本申请实施例对此不作具体限定。
或者，也可以预先设定各预设布设点之间的纵向距离和横向距离，以及预设布设点与道路边缘之间的预留距离；在需要针对目标道路确定预设布设点时，在距离道路边缘预留距离处首先按照纵向距离铺设一列预设布设点，再每间隔横向距离铺设一列预设布设点，以此完成预设布设点的均匀布置。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，在预设各预设布设点时使得各预设布设点均匀分布，可以使得各预设布设点中包含能够反映多种道路工况下道路受力情况的点，提高预设布设点的确定精度，进而提高最终目标布设点的精度。
为使本领域技术人员更好的理解本申请实施例，以下通过具体示例对本申请实施例加以说明。
参照图10所示，示出了一种道路传感器布设位置的确定方法的流程图。
本申请实施例中，需要选出的目标布设点是针对多种道路病害的传感器布设点。可以针对目标道路的每一块水泥板确定道路传感器的布设位置。可以预先在道路上选取4×5个预设布设点，进而从预设布设点中确定目标布设点。
可以针对目标道路建立无病害情况下的道路模型，并在建立道路模型时考虑道路各层的结构参数、材料参数和边界条件等，进而在无病害情况下的道路模型的基础上，针对需要检测的各种道路病害，构建不同道路病害下的道路模型。通过车辆速度、车辆载重、轮迹分布等计算车辆移动载荷参数，将车辆移动载荷参数施加在道路模型上，可以得到各目标布设点处的加速度信号能量。
加速度信号能量即图10中的|ai,j()2。通过将一个预设布设点处的各加速度信号能量相加，可以得到预设布设点对应的加速度信号能量之和(图10中的Ei,j，图10中的N是加速度信号能量的总数)。将各预设布设点按照加速度信号能量之和从大到小排序，遍历排序后得到的队列，对当前遍历到的位置之前的预设布设点对应的加速度信号能量之和求和，并计算该和与全部预设布设点对应的加速度信号能量之和的比值。在该比值第一次大于15％时，停止遍历队列，将当前遍历到的位置之前的预设布设点作为本道路工况下的布设点。
将各道路工况中，布设点数量最多的道路工况对应的布设点作为基准布设点，将不属于基准布设点的布设点作为候选布设点。计算候选布设点与各基准布设点之间的皮尔逊相关性系数，在全部基准布设点与候选布设点的相关性系数都小于0.8时，将候选布设点作为目标布设点添加至基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定方法，采用尽可能少的传感器进行最大化监测，可以提高检测效率，降低经济成本。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的道路传感器布设位置的确定方法的道路传感器布设位置的确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个道路传感器布设位置的确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于道路传感器布设位置的确定方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种道路传感器布设位置的确定装置1100，包括：第一确定模块1102、第二确定模块1104、第三确定模块1106、选取模块1108、添加模块1100，其中：
第一确定模块1102，用于从目标道路的多个预设布设点中，分别确定各道路工况对应的布设点；
第二确定模块1104，用于从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，根据所述基准布设点构建基准布设点组，并将各所述道路工况对应的布设点中不属于所述基准布设点组的所述布设点，作为候选布设点；
第三确定模块1106，用于针对任一所述候选布设点，确定所述候选布设点对应的目标道路工况，并确定各所述基准布设点在所述目标道路工况下对应的第一工况数据，及所述候选布设点在所述目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，其中，工况数据用于表征道路在布设点处的受力情况；
选取模块1108，用于根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点；
添加模块1110，用于将所述目标布设点添加至所述基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
本申请实施例提供的道路传感器布设位置的确定装置，选取基准布设点组，再分别计算剩余的候选布设点与基准布设点组之间的相关性系数，在相关性系数满足要求的情况下，判定基于基准布设点组中的各基准布设点，无法准确监测该候选布设点处的道路情况，并将该候选布设点添加至基准布设点组中，以此得到最终的目标布设点组。因此可以实现以较少的传感器对多种典型道路病害进行检测，降低检测成本。
在其中一个实施例中，所述第一确定模块1102，还用于：
分别构建目标道路在各种道路工况下对应的道路模型；
针对任一所述道路工况，获取所述目标道路在所述道路工况下对应的车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据及所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，分别确定所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据，并根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点。
在其中一个实施例中，所述第一确定模块1102，还用于：
对各所述预设布设点按照所述第三工况数据由大至小进行排序，得到预设布设点队列；
遍历所述预设布设点队列，在排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点对应的所述第三工况数据满足预置策略的情况下，停止遍历所述预设布设点队列，并将排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点作为所述道路工况对应的布设点。
在其中一个实施例中，所述第二确定模块1104，还用于：
根据各所述道路工况对应的布设点，分别确定各所述道路工况对应的布设点数量；
将各所述布设点数量中，最大的所述布设点数量对应的各所述布设点，作为基准布设点组。
在其中一个实施例中，所述第三确定模块1106，还用于：
针对任一所述基准布设点，根据所述基准布设点对应的所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点的相关性系数；
根据各所述基准布设点对应的所述相关性系数，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数。
在其中一个实施例中，所述选取模块1108，还用于：
针对任一所述候选布设点，在所述候选布设点对应的所述相关性系数小于相关性系数阈值的情况下，将所述候选布设点作为目标布设点。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：
第四确定模块，用于按照预设布设点布置策略，在所述目标道路上确定多个预设布设点，所述多个预设布设点在所述目标道路上均匀分布。
上述道路传感器布设位置的确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种道路传感器布设位置的确定方法。
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种道路传感器布设位置的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
分别构建目标道路在各种道路工况下对应的道路模型；
针对任一所述道路工况，获取所述目标道路在所述道路工况下对应的车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据及所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，分别确定所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据，并根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点；
从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，根据所述基准布设点构建基准布设点组，并将各所述道路工况对应的布设点中不属于所述基准布设点组的所述布设点，作为候选布设点；
针对任一所述候选布设点，确定所述候选布设点对应的目标道路工况，并确定各所述基准布设点在所述目标道路工况下对应的第一工况数据，及所述候选布设点在所述目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，其中，工况数据用于表征道路在布设点处的受力情况；
根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点；
将所述目标布设点添加至所述基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点，包括：
对各所述预设布设点按照所述第三工况数据由大至小进行排序，得到预设布设点队列；
遍历所述预设布设点队列，在排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点对应的所述第三工况数据满足预置策略的情况下，停止遍历所述预设布设点队列，并将排列在当前遍历位置之前的各所述预设布设点作为所述道路工况对应的布设点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，包括：
根据各所述道路工况对应的布设点，分别确定各所述道路工况对应的布设点数量；
将各所述布设点数量中，最大的所述布设点数量对应的各所述布设点，作为基准布设点组。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，包括：
针对任一所述基准布设点，根据所述基准布设点对应的所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点的相关性系数；
根据各所述基准布设点对应的所述相关性系数，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点，包括：
针对任一所述候选布设点，在所述候选布设点对应的所述相关性系数小于相关性系数阈值的情况下，将所述候选布设点作为目标布设点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照预设布设点布置策略，在所述目标道路上确定多个预设布设点，所述多个预设布设点在所述目标道路上均匀分布。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆行驶数据及所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，分别确定所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据，包括：
根据所述车辆行驶数据，确定车辆移动载荷参数，所述车辆移动载荷参数用于表征所述目标道路在所述道路工况下的受力情况；
将所述车辆移动载荷参数施加至所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，并通过有限元方法对施加所述车辆移动载荷参数的所述道路模型进行分析处理，得到所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据。
8.一种道路传感器布设位置的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于分别构建目标道路在各种道路工况下对应的道路模型，针对任一所述道路工况，获取所述目标道路在所述道路工况下对应的车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据及所述目标道路在所述道路工况下对应的所述道路模型，分别确定所述目标道路的多个预设布设点在所述道路工况下对应的第三工况数据，并根据各所述第三工况数据，从各所述预设布设点中确定所述道路工况对应的布设点；
第二确定模块，用于从各所述道路工况对应的布设点中确定基准布设点，根据所述基准布设点构建基准布设点组，并将各所述道路工况对应的布设点中不属于所述基准布设点组的所述布设点，作为候选布设点；
第三确定模块，用于针对任一所述候选布设点，确定所述候选布设点对应的目标道路工况，并确定各所述基准布设点在所述目标道路工况下对应的第一工况数据，及所述候选布设点在所述目标道路工况下对应的第二工况数据，根据各所述第一工况数据及所述第二工况数据，确定所述候选布设点与所述基准布设点组的相关性系数，其中，工况数据用于表征道路在布设点处的受力情况；
选取模块，用于根据各所述候选布设点对应的所述相关性系数，从各所述候选布设点中选取目标布设点；
添加模块，用于将所述目标布设点添加至所述基准布设点组中，得到最终的目标布设点组。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109447318A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-03-08 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
| CN110095182A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-06 | 西南交通大学 | 隧道噪声检测装置及方法 |
| CN112562341A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-03-26 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种道路检测设备布设方法、装置及存储介质 |
| CN113029171A (zh) * | 2019-12-25 | 2021-06-25 | 沈阳美行科技有限公司 | 车辆路径匹配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113804242A (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-17 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 路面监测系统、传感器布设位置的确定方法以及装置 |
| CN113971884A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-01-25 | 文思海辉智科科技有限公司 | 一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114332009A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 中科三清科技有限公司 | 相似天气形势识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114428889A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-05-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115094815A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-23 | 中科三清科技有限公司 | 洒水作业控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115267815A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-11-01 | 合肥工业大学 | 一种基于点云建模的路侧激光雷达组群优化布设方法 |
| CN115358532A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-11-18 | 苏州光格科技股份有限公司 | 设备作业的工单生成方法、装置、计算机设备 |
| CN116013082A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-04-25 | 北京世纪高通科技有限公司 | 路况确定方法、装置及可读存储介质 |
-
2023
- 2023-06-21 CN CN202310745064.3A patent/CN116879499B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109447318A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-03-08 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
| CN110095182A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-06 | 西南交通大学 | 隧道噪声检测装置及方法 |
| CN113029171A (zh) * | 2019-12-25 | 2021-06-25 | 沈阳美行科技有限公司 | 车辆路径匹配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113804242A (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-17 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 路面监测系统、传感器布设位置的确定方法以及装置 |
| CN112562341A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-03-26 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种道路检测设备布设方法、装置及存储介质 |
| CN113971884A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-01-25 | 文思海辉智科科技有限公司 | 一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114332009A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 中科三清科技有限公司 | 相似天气形势识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114428889A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-05-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115267815A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-11-01 | 合肥工业大学 | 一种基于点云建模的路侧激光雷达组群优化布设方法 |
| CN115094815A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-23 | 中科三清科技有限公司 | 洒水作业控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115358532A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-11-18 | 苏州光格科技股份有限公司 | 设备作业的工单生成方法、装置、计算机设备 |
| CN116013082A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-04-25 | 北京世纪高通科技有限公司 | 路况确定方法、装置及可读存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于点云预处理的路面三维重构数据优化;魏 亚 等人;吉 林 大 学 学 报 （ 工 学 版 ）;第50卷(第3期);987-997 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116879499A (zh) | 2023-10-13 |
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