CN117077500A - 道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN117077500A
CN117077500A CN202311336757.3A CN202311336757A CN117077500A CN 117077500 A CN117077500 A CN 117077500A CN 202311336757 A CN202311336757 A CN 202311336757A CN 117077500 A CN117077500 A CN 117077500A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road
void
area
disease
void area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202311336757.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117077500B (zh
Inventor
刘星
周子益
贾磊
孟安鑫
安茹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd filed Critical Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Priority to CN202311336757.3A priority Critical patent/CN117077500B/zh
Publication of CN117077500A publication Critical patent/CN117077500A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117077500B publication Critical patent/CN117077500B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/08—Construction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
    • G06V10/422—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation for representing the structure of the pattern or shape of an object therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/176—Urban or other man-made structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
    • G06T2207/10044—Radar image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30132—Masonry; Concrete
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/06—Recognition of objects for industrial automation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质，属于道路数值模拟建模技术领域。为解决对道路内部脱空进行准确数值模拟。本发明采用探地雷达采集道路内部图像；将采集的道路内部图像进行病害目标区域的提取，得到病害道路内部脱空区域图像数据；计算病害道路脱空区域实际高度；计算病害道路脱空区域实际面积；采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像，进行道路内部电磁波回波断层图像处理，然后构建道路内部脱空的数值模拟模型。本发明可用于预测道路内部脱空病害的形成和发展过程。道路内部脱空病害的数值模拟可以优化养护方案，优化养护资源和资金分配，提高养护效率和质量，降低养护成本，提高道路通行安全性，延长道路寿命。

Description

道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质
技术领域
本发明属于道路数值模拟建模技术领域，具体涉及道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质。
背景技术
道路是车辆安全行驶的基础。近年来，受到城市道路地下管网漏损、雨水冲刷、周边施工扰动因素的影响，道路内部会出现材料松散，并逐渐演化为脱空。脱空的出现，会使道路出现沉降、变形、结构承载力下降，进而演化为空洞，甚至引发道路塌陷等事件，成为道路车辆安全行驶的严重威胁。道路塌陷事件呈逐年增加趋势，严重威胁人们的出行安全，成为社会关注的重点问题。
道路内部出现脱空后，需要道路内部的受力状态进行分析，进而才能评价脱空区域对其承载能力的影响。数值模拟技术是受力分析常用的方法，通过数值模拟技术建立实际道路模型，将分析计算结果呈递给养护管理部门，可用于指导养护维修方案的制定，保障道路安全运营。
申请号为202110686172.9、发明名称为“城市地下施工情景下脱空道路安全余量评估和预控方法”的发明专利，采用模拟的方式，模拟空洞在地下施工振动下的发育过程，基于模拟出的空洞扩展形态，确定行车最不利荷载工况，建立道路破坏判据，确定临灾状态下道路实际承载能力，计算脱空道路安全余量，进而根据结果进行地上、地下的联合预控。
申请号为202210881222.3、发明名称为“基于探地雷达路面下空洞及水损检测方法、系统及装置”的发明专利，通过正演模拟的方式，提取脱空区域的特征图像，然后建立数据集，采用机器学习算法进行道路内部脱空区域的智能识别。
上述方法中，在对道路内部进行脱空的数值模拟时，由于难以准确识别脱空区域、脱空区域的位置、脱空区域的尺寸等信息，导致数值模拟结果与实际状态存在较大差异，无法真实掌握脱空的实际状态信息，以及对道路承载能力的真实影响程度，难以准确指导道路养护决策。
发明内容
本发明要解决的问题是对道路内部脱空进行准确数值模拟，提出道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质。
为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，包括如下步骤：
S1、采用探地雷达采集道路内部图像；
S2、将步骤S1采集的道路内部图像进行病害目标区域的提取，得到病害道路内部脱空区域图像数据；
S3、基于步骤S2得到的病害道路内部脱空区域图像数据，计算病害道路脱空区域实际高度；
S4、基于步骤S2得到的病害道路内部脱空区域图像数据、步骤S3得到的病害道路脱空区域实际高度，计算病害道路脱空区域实际面积；
S5、采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像，基于步骤S2-S4的方法道路内部电磁波回波断层图像处理，然后构建道路内部脱空的数值模拟模型；
构建道路内部脱空的数值模拟模型包括构建道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型：
S5.5.1、道路采集区域几何模型构建：将探地雷达采集的道路回波图像导入到CAD软件中，人工判断道路回波图像的特征点，并在CAD软件中采用点选的方式确定特征点的坐标；然后，在有限元软件Abaqus中，在部件创建区域，通过坐标输入的方式，输入特征点的坐标，采用线段连接的方式进行连接，即完成几何模型Gr的构建；
S5.5.2、脱空区域几何模型构建：将探地雷达采集的包括脱空区域的回波图像的平面图和纵断面图导入到CAD软件中，提取脱空区域的特征点坐标；然后，在有限元软件Abaqus中，在部件创建区域，通过坐标输入的方式，输入特征点的坐标，采用线段连接的方式进行连接，即完成脱空区域几何模型的构建。
进一步的，步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：
S2.1、采用最大类间方差法，对步骤S1采集的道路内部图像进行二值化处理，得到二值化处理后的道路内部图像；
S2.2、将步骤S2.1二值化处理后的道路内部图像统计全部连通区域内像素总数量，然后删除像素总数量小于500的连通区域，保留像素总数量大于等于500的连通区域，并将删除像素处理后的道路内部图像的连通区域编号为N1，N2…Ni…Nc；
S2.3、对步骤S2.2删除像素处理后的道路内部图像建立坐标系，以图像左上角的顶点为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向下为y轴正方向，提取删除像素处理后的道路内部图像的全部连通区域中像素的坐标点，设置连通区域Ni的最左侧像素点坐标为、最右侧像素点坐标为/>、最顶端像素点坐标为/>，定义坐标表达式为：
；
；
；
其中，为连通区域Ni的最左侧像素点的x轴坐标，/>为连通区域Ni的最左侧像素点的y轴坐标；
S2.4、采用计算倾角的方法筛选出具有双曲线特征的区域，分别求取顶端像素点到最左侧像素点、最右侧像素点的倾角和/>，表达式为：
；
；
然后提取顶端像素点到最左侧像素点、最右侧像素点的倾角的最大值，记为，表达式为：
；
设置临界角度，提取连通区域Ni中/>的区域为双曲线区域/>；
S2.5、提取所有连通区域的双曲线区域，进行重新编号为，其中，/>为双曲线区域的总数量；
S2.6、基于步骤S2.5得到的所有双曲线区域的全部双曲线的顶点坐标，依次提取所有双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据，依次记录为：，
其中，，/>为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据，/>为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据中的第l个振幅数据；
S2.7、采用小波变换的方法将步骤S2.6得到的双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据转换为频域数据，计算表达式为：
；
；
其中，为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形频域数据，/>为尺度，/>为平移量，/>为基本小波；
然后计算第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形的相位，计算表达式为：
；
其中，为/>的虚部，/>为/>的实部；
S2.8、基于电磁波理论设置发射位置处电磁波为，将反射位置处电磁波为/>，构建方向函数/>，表达式为：
；
计算方向函数，当时，表明电磁波从高介电常数向低介电常数介质传播，病害位置处材料的介电常数小于发射位置，判断第i个双曲线区域为病害道路内部脱空区域；
S2.9、计算所有双曲线区域过顶点坐标的单道波形的相位，判断所有双曲线区域的道路内部脱空情况，得到病害道路内部脱空区域图像数据。
进一步的，步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：
S3.1、采用钻机钻探病害道路，在病害道路现场验证步骤S2中得到的病害道路内部脱空区域图像数据，得到病害道路脱空区域；
S3.2、将内窥镜深入病害道路脱空区域，通过内窥镜显示器确定病害道路脱空区域的顶板位置和底板位置，测量顶板位置和底板位置的距离，为病害道路脱空区域实际高度；
S3.3、将步骤S3.1验证的病害道路内部脱空区域图像数据采用图像二值化的方法，得到图像二值化处理后的病害道路内部脱空区域图像数据，然后提取二值化处理后的病害道路内部脱空区域图像数据中双曲线的最顶端像素点坐标，过/>做一条与y轴平行的直线与双曲线相交于/>和/>，则/>，/>，则得到病害道路脱空区域的高度/>的计算公式为：
；
S3.4、选取10个病害道路脱空区域，重复步骤S3.1-S3.3，依次得到病害道路脱空区域实际高度，/>…/>，计算得到病害道路脱空区域的高度/>，/>…/>；
S3.5、基于步骤S3.4选取的10个病害道路脱空区域，采用二次函数拟合与/>，得到病害道路脱空区域实际高度计算表达式为：
；
其中，、/>、/>分别为病害道路脱空区域实际高度计算表达式的二次项参数、一次项参数、常数项参数；
S3.6、基于步骤S3.5得到的病害道路脱空区域实际高度计算表达式计算病害道路脱空区域实际高度。
进一步的，步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：
S4.1、采用钻机钻探病害道路，在病害道路现场验证步骤S2中得到的病害道路内部脱空区域图像数据，得到病害道路脱空区域；
S4.2、将内窥镜深入病害道路脱空区域，通过内窥镜显示器确定病害道路脱空区域的顶板位置和底板位置，测量顶板位置和底板位置的距离，为病害道路脱空区域的实际高度；
然后向步骤S4.1得到的病害道路脱空区域中注水，直至注满水，并记录注水的体积为病害道路脱空区域实际体积，然后计算病害道路脱空区域实际面积/>，计算表达式为：
；
S4.3、采集步骤S4.1验证的病害道路内部脱空区域图像数据，首先提取病害道路内部脱空区域图像数据的平面图像对应的像素总数量记为，然后统计病害道路内部脱空区域图像数据中脱空区域对应的像素总数量记为/>，然后计算病害道路内部脱空区域面积/>，计算表达式为：
；
其中，为1个像素代表的道路实际区域面积；
S4.4、选取10个病害道路脱空区域，重复步骤S4.1-S4.3，依次得到病害道路脱空区域实际面积，/>…/>，计算得到病害道路内部脱空区域面积/>，/>…/>；
S4.5、基于步骤S4.4选取的10个病害道路脱空区域，采用二次函数拟合与/>，得到病害道路脱空区域实际面积计算表达式为：
；
其中，、/>、/>分别为病害道路脱空区域实际面积计算表达式的二次项参数、一次项参数、常数项参数；
S4.6、基于步骤S4.5得到的病害道路脱空区域实际面积计算表达式计算病害道路脱空区域实际面积。
进一步的，步骤S5的具体实现方法包括如下步骤：
S5.1、采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像；
S5.2、利用步骤S2的病害识别方法，从步骤S5.1采集的道路内部电磁波回波断层图像中识别脱空区域，导出道路内部脱空区域的平面图像、纵断面图像；
S5.3、将步骤S5.2得到的道路内部脱空区域的平面图像依次编号1，2…NP，采用二值化方法，将得到的道路内部脱空区域的平面图像进行二值化处理，统计道路内部脱空区域的平面图像的像素总数量，然后根据步骤S3和步骤S4分别计算道路内部脱空区域的和/>；
S5.4、计算道路内部脱空区域的平面图像的层间高度，计算表达式为：
；
其中，为第i个道路内部脱空区域的平面图像的层间高度；
计算道路内部脱空区域的平面图像中单个像素对应的实际面积，计算表达式为：
；
其中，为第i个道路内部脱空区域的平面图像中单个像素对应的实际面积，为第i个道路内部脱空区域的平面图像的像素总数量；
S5.5、分别构建道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型；
S5.6、在有限元软件Abaqus中，将道路材料参数添加到步骤S5.4构建的道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型，其中，脱空区域的几何模型的材料参数按照空气的参数输入，具体输入空气的弹性模量、泊松比；
S5.7、在有限元软件Abaqus中，对步骤S5.5添加道路材料参数的道路采集区域的几何模型创建截面属性、创建装配件、创建分析步、定义边界条件、施加荷载、划分网格，然后系统提交后进行结果分析。
电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法的步骤。
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所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法。
本发明的有益效果：
本发明所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，首先进行道路内部探地雷达图像的病害识别，提高了脱空区域识别的准确率；接着，通过建立图像尺寸信息与实际脱空区域尺寸信息的关系模型，实现了脱空区域高度的准确计算；然后，基于实际测量得到的脱空区域体积与高度，计算得到脱空区域的实际面积，结合基于图像处理计算得到的脱空区域计算面积，建立脱空区域实际面积与计算面积间的关系方程，实现脱空区域面积的准确计算；最后，基于测试得到的脱空区域的位置和尺寸信息，建立数值模拟几何模型，并输入材料参数，得到数值模拟模型。该模型可进行力学分析计算，且与实际道路内部的状态信息吻合度高，可用于指导道路养护决策，保障道路行车安全。
本发明所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，实现了道路内部脱空病害的数值模拟，用于预测道路内部脱空病害的形成和发展过程，提前预测道路内部脱空病害的分布和发展程度，为养护和维修提供参考。同时，道路内部脱空病害的数值模拟可以优化养护方案，优化养护资源和资金分配，提高养护效率和质量，降低养护成本，提高道路通行安全性，延长道路寿命。
本发明所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，可用于预测特定条件下，道路内部可能出现的脱空位置和程度，并进行定期检查和脱空区域不强；同时，可用于优化道路设计和施工，减少病害出现的风险。
本发明所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，可用于准确计算道路内部脱空位置受力状态，评估道路运行安全性和稳定性，提高道路运行安全。
附图说明
图1为本发明所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的具体实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的具体实施方式。通常在此处附图中描述和展示的本发明具体实施方式的组件可以以各种不同的配置来布置和设计，本发明还可以具有其他实施方式。
因此，以下对在附图中提供的本发明的具体实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定具体实施方式。基于本发明的具体实施方式，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他具体实施方式，都属于本发明保护的范围。
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下具体实施方式，并配合附图1详细说明如下：
具体实施方式一：
一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，包括如下步骤：
S1、采用探地雷达采集道路内部图像；
S2、将步骤S1采集的道路内部图像进行病害目标区域的提取，得到病害道路内部脱空区域图像数据；
进一步的，步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：
S2.1、采用最大类间方差法，对步骤S1采集的道路内部图像进行二值化处理，得到二值化处理后的道路内部图像；
S2.2、将步骤S2.1二值化处理后的道路内部图像统计全部连通区域内像素总数量，然后删除像素总数量小于500的连通区域，保留像素总数量大于等于500的连通区域，并将删除像素处理后的道路内部图像的连通区域编号为N1，N2…Ni…Nc；
S2.3、对步骤S2.2删除像素处理后的道路内部图像建立坐标系，以图像左上角的顶点为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向下为y轴正方向，提取删除像素处理后的道路内部图像的全部连通区域中像素的坐标点，设置连通区域Ni的最左侧像素点坐标为、最右侧像素点坐标为/>、最顶端像素点坐标为/>，定义坐标表达式为：
；
；
；
其中，为连通区域Ni的最左侧像素点的x轴坐标，/>为连通区域Ni的最左侧像素点的y轴坐标；
S2.4、采用计算倾角的方法筛选出具有双曲线特征的区域，分别求取顶端像素点到最左侧像素点、最右侧像素点的倾角和/>，表达式为：
；
；
然后提取顶端像素点到最左侧像素点、最右侧像素点的倾角的最大值，记为，表达式为：
；
设置临界角度，提取连通区域Ni中/>的区域为双曲线区域/>；
S2.5、提取所有连通区域的双曲线区域，进行重新编号为，其中，/>为双曲线区域的总数量；
S2.6、基于步骤S2.5得到的所有双曲线区域的全部双曲线的顶点坐标，依次提取所有双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据，依次记录为：，
其中，，/>为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据，/>为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据中的第l个振幅数据；
S2.7、采用小波变换的方法将步骤S2.6得到的双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据转换为频域数据，计算表达式为：
；
；
其中，为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形频域数据，/>为尺度，/>为平移量，/>为基本小波；
然后计算第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形的相位，计算表达式为：
；
其中，为/>的虚部，/>为/>的实部；
S2.8、基于电磁波理论设置发射位置处电磁波为，将反射位置处电磁波为/>，构建方向函数/>，表达式为：
；
计算方向函数，当时，表明电磁波从高介电常数向低介电常数介质传播，病害位置处材料的介电常数小于发射位置，判断第i个双曲线区域为病害道路内部脱空区域；
当时，表明电磁波从低介电常数向高介电常数介质传播，病害位置处材料的介电常数大于发射位置；
S2.9、计算所有双曲线区域过顶点坐标的单道波形的相位，判断所有双曲线区域的道路内部脱空情况，得到病害道路内部脱空区域图像数据；
S3、基于步骤S2得到的病害道路内部脱空区域图像数据，计算病害道路脱空区域实际高度；
进一步的，步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：
S3.1、采用钻机钻探病害道路，在病害道路现场验证步骤S2中得到的病害道路内部脱空区域图像数据，得到病害道路脱空区域；
S3.2、将内窥镜深入病害道路脱空区域，通过内窥镜显示器确定病害道路脱空区域的顶板位置和底板位置，测量顶板位置和底板位置的距离，为病害道路脱空区域实际高度；
S3.3、将步骤S3.1验证的病害道路内部脱空区域图像数据采用图像二值化的方法，得到图像二值化处理后的病害道路内部脱空区域图像数据，然后提取二值化处理后的病害道路内部脱空区域图像数据中双曲线的最顶端像素点坐标，过/>做一条与y轴平行的直线与双曲线相交于/>和/>，则/>，/>，则得到病害道路脱空区域的高度/>的计算公式为：
；
S3.4、选取10个病害道路脱空区域，重复步骤S3.1-S3.3，依次得到病害道路脱空区域实际高度，/>…/>，计算得到病害道路脱空区域的高度/>，/>…/>；
S3.5、基于步骤S3.4选取的10个病害道路脱空区域，采用二次函数拟合与/>，得到病害道路脱空区域实际高度计算表达式为：
；
其中，、/>、/>分别为病害道路脱空区域实际高度计算表达式的二次项参数、一次项参数、常数项参数；
S3.6、基于步骤S3.5得到的病害道路脱空区域实际高度计算表达式计算病害道路脱空区域实际高度；
S4、基于步骤S2得到的病害道路内部脱空区域图像数据、步骤S3得到的病害道路脱空区域实际高度，计算病害道路脱空区域实际面积；
进一步的，步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：
S4.1、采用钻机钻探病害道路，在病害道路现场验证步骤S2中得到的病害道路内部脱空区域图像数据，得到病害道路脱空区域；
S4.2、将内窥镜深入病害道路脱空区域，通过内窥镜显示器确定病害道路脱空区域的顶板位置和底板位置，测量顶板位置和底板位置的距离，为病害道路脱空区域的实际高度；
然后向步骤S4.1得到的病害道路脱空区域中注水，直至注满水，并记录注水的体积为病害道路脱空区域实际体积，然后计算病害道路脱空区域实际面积/>，计算表达式为：
；
S4.3、采集步骤S4.1验证的病害道路内部脱空区域图像数据，首先提取病害道路内部脱空区域图像数据的平面图像对应的像素总数量记为，然后统计病害道路内部脱空区域图像数据中脱空区域对应的像素总数量记为/>，然后计算病害道路内部脱空区域面积/>，计算表达式为：
；
其中，为1个像素代表的道路实际区域面积；
S4.4、选取10个病害道路脱空区域，重复步骤S4.1-S4.3，依次得到病害道路脱空区域实际面积，/>…/>，计算得到病害道路内部脱空区域面积/>，/>…/>；
S4.5、基于步骤S4.4选取的10个病害道路脱空区域，采用二次函数拟合与/>，得到病害道路脱空区域实际面积计算表达式为：
；
其中，、/>、/>分别为病害道路脱空区域实际面积计算表达式的二次项参数、一次项参数、常数项参数；
S4.6、基于步骤S4.5得到的病害道路脱空区域实际面积计算表达式计算病害道路脱空区域实际面积；
S5、采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像，基于步骤S2-S4的方法道路内部电磁波回波断层图像处理，然后构建道路内部脱空的数值模拟模型；
进一步的，S5.1、采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像；
S5.2、利用步骤S2的病害识别方法，从步骤S5.1采集的道路内部电磁波回波断层图像中识别脱空区域，导出道路内部脱空区域的平面图像、纵断面图像；
S5.3、将步骤S5.2得到的道路内部脱空区域的平面图像依次编号1，2…NP，采用二值化方法，将得到的道路内部脱空区域的平面图像进行二值化处理，统计道路内部脱空区域的平面图像的像素总数量，然后根据步骤S3和步骤S4分别计算道路内部脱空区域的和/>；
S5.4、计算道路内部脱空区域的平面图像的层间高度，计算表达式为：
；
其中，为第i个道路内部脱空区域的平面图像的层间高度；
计算道路内部脱空区域的平面图像中单个像素对应的实际面积，计算表达式为：
；
其中，为第i个道路内部脱空区域的平面图像中单个像素对应的实际面积，为第i个道路内部脱空区域的平面图像的像素总数量；
S5.5、分别构建道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型：
S5.5.1、道路采集区域几何模型构建：将探地雷达采集的道路回波图像导入到CAD软件中，人工判断道路回波图像的特征点，并在CAD软件中采用点选的方式确定特征点的坐标；然后，在有限元软件Abaqus中，在部件创建区域，通过坐标输入的方式，输入特征点的坐标，采用线段连接的方式进行连接，即完成几何模型Gr的构建；
S5.5.2、脱空区域几何模型构建：将探地雷达采集的包括脱空区域的回波图像的平面图和纵断面图导入到CAD软件中，提取脱空区域的特征点坐标；然后，在有限元软件Abaqus中，在部件创建区域，通过坐标输入的方式，输入特征点的坐标，采用线段连接的方式进行连接，即完成脱空区域几何模型的构建；
S5.6、在有限元软件Abaqus中，将道路材料参数添加到步骤S5.4构建的道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型，其中，脱空区域的几何模型的材料参数按照空气的参数输入，具体输入空气的弹性模量、泊松比；
S5.7、在有限元软件Abaqus中，对步骤S5.5添加道路材料参数的道路采集区域的几何模型创建截面属性、创建装配件、创建分析步、定义边界条件、施加荷载、划分网格，然后系统提交后进行结果分析。
本实施方式所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，实现了道路内部脱空病害的数值模拟，可用于预测道路内部脱空病害的形成和发展过程，提前预测道路内部脱空病害的分布和发展程度，为养护和维修提供参考。同时，道路内部脱空病害的数值模拟可以优化养护方案，优化养护资源和资金分配，提高养护效率和质量，降低养护成本，提高道路通行安全性，延长道路寿命。
具体实施方式二：
电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法的步骤。
本发明的计算机装置可以是包括有处理器以及存储器等装置，例如包含中央处理器的单片机等。并且，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法的步骤。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
具体实施方式三：
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所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法。
本发明的计算机可读存储介质可以是被计算机装置的处理器所读取的任何形式的存储介质，包括但不限于非易失性存储器、易失性存储器、铁电存储器等，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当计算机装置的处理器读取并执行存储器中所存储的计算机程序时，可以实现上述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法的步骤。
所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然在上文中已经参考具体实施方式对本申请进行了描述，然而在不脱离本申请的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本申请所披露的具体实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本申请并不局限于文中公开的特定具体实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims (7)

1.一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采用探地雷达采集道路内部图像；
S2、将步骤S1采集的道路内部图像进行病害目标区域的提取，得到病害道路内部脱空区域图像数据；
S3、基于步骤S2得到的病害道路内部脱空区域图像数据，计算病害道路脱空区域实际高度；
S4、基于步骤S2得到的病害道路内部脱空区域图像数据、步骤S3得到的病害道路脱空区域实际高度，计算病害道路脱空区域实际面积；
S5、采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像，基于步骤S2-S4的方法道路内部电磁波回波断层图像处理，然后构建道路内部脱空的数值模拟模型；
构建道路内部脱空的数值模拟模型包括构建道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型：
S5.5.1、道路采集区域几何模型构建：将探地雷达采集的道路回波图像导入到CAD软件中，人工判断道路回波图像的特征点，并在CAD软件中采用点选的方式确定特征点的坐标；然后，在有限元软件Abaqus中，在部件创建区域，通过坐标输入的方式，输入特征点的坐标，采用线段连接的方式进行连接，即完成几何模型Gr的构建；
S5.5.2、脱空区域几何模型构建：将探地雷达采集的包括脱空区域的回波图像的平面图和纵断面图导入到CAD软件中，提取脱空区域的特征点坐标；然后，在有限元软件Abaqus中，在部件创建区域，通过坐标输入的方式，输入特征点的坐标，采用线段连接的方式进行连接，即完成脱空区域几何模型的构建。
2.根据权利要求1所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，其特征在于，步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：
S2.1、采用最大类间方差法，对步骤S1采集的道路内部图像进行二值化处理，得到二值化处理后的道路内部图像；
S2.2、将步骤S2.1二值化处理后的道路内部图像统计全部连通区域内像素总数量，然后删除像素总数量小于500的连通区域，保留像素总数量大于等于500的连通区域，并将删除像素处理后的道路内部图像的连通区域编号为N1，N2…Ni…Nc；
S2.3、对步骤S2.2删除像素处理后的道路内部图像建立坐标系，以图像左上角的顶点为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向下为y轴正方向，提取删除像素处理后的道路内部图像的全部连通区域中像素的坐标点，设置连通区域Ni的最左侧像素点坐标为、最右侧像素点坐标为/>、最顶端像素点坐标为/>，定义坐标表达式为：
；
；
；
其中，为连通区域Ni的最左侧像素点的x轴坐标，/>为连通区域Ni的最左侧像素点的y轴坐标；
S2.4、采用计算倾角的方法筛选出具有双曲线特征的区域，分别求取顶端像素点到最左侧像素点、最右侧像素点的倾角和/>，表达式为：
；
；
然后提取顶端像素点到最左侧像素点、最右侧像素点的倾角的最大值，记为，表达式为：
；
设置临界角度，提取连通区域Ni中/>的区域为双曲线区域/>；
S2.5、提取所有连通区域的双曲线区域，进行重新编号为，其中，为双曲线区域的总数量；
S2.6、基于步骤S2.5得到的所有双曲线区域的全部双曲线的顶点坐标，依次提取所有双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据，依次记录为：，
其中，，/>为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据，/>为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据中的第l个振幅数据；
S2.7、采用小波变换的方法将步骤S2.6得到的双曲线区域过顶点坐标的单道波形时域数据转换为频域数据，计算表达式为：
；
；
其中，为第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形频域数据，/>为尺度，/>为平移量，为基本小波；
然后计算第i个双曲线区域过顶点坐标的单道波形的相位，计算表达式为：
；
其中，为/>的虚部，/>为/>的实部；
S2.8、基于电磁波理论设置发射位置处电磁波为，将反射位置处电磁波为/>，构建方向函数/>，表达式为：
；
计算方向函数，当时，表明电磁波从高介电常数向低介电常数介质传播，病害位置处材料的介电常数小于发射位置，判断第i个双曲线区域为病害道路内部脱空区域；
S2.9、计算所有双曲线区域过顶点坐标的单道波形的相位，判断所有双曲线区域的道路内部脱空情况，得到病害道路内部脱空区域图像数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，其特征在于，步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：
S3.1、采用钻机钻探病害道路，在病害道路现场验证步骤S2中得到的病害道路内部脱空区域图像数据，得到病害道路脱空区域；
S3.2、将内窥镜深入病害道路脱空区域，通过内窥镜显示器确定病害道路脱空区域的顶板位置和底板位置，测量顶板位置和底板位置的距离，为病害道路脱空区域实际高度；
S3.3、将步骤S3.1验证的病害道路内部脱空区域图像数据采用图像二值化的方法，得到图像二值化处理后的病害道路内部脱空区域图像数据，然后提取二值化处理后的病害道路内部脱空区域图像数据中双曲线的最顶端像素点坐标，过/>做一条与y轴平行的直线与双曲线相交于/>和/>，则/>，/>，则得到病害道路脱空区域的高度/>的计算公式为：
；
S3.4、选取10个病害道路脱空区域，重复步骤S3.1-S3.3，依次得到病害道路脱空区域实际高度，/>…/>，计算得到病害道路脱空区域的高度/>，/>…/>；
S3.5、基于步骤S3.4选取的10个病害道路脱空区域，采用二次函数拟合与/>，得到病害道路脱空区域实际高度计算表达式为：
；
其中，、/>、/>分别为病害道路脱空区域实际高度计算表达式的二次项参数、一次项参数、常数项参数；
S3.6、基于步骤S3.5得到的病害道路脱空区域实际高度计算表达式计算病害道路脱空区域实际高度。
4.根据权利要求3所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，其特征在于，步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：
S4.1、采用钻机钻探病害道路，在病害道路现场验证步骤S2中得到的病害道路内部脱空区域图像数据，得到病害道路脱空区域；
S4.2、将内窥镜深入病害道路脱空区域，通过内窥镜显示器确定病害道路脱空区域的顶板位置和底板位置，测量顶板位置和底板位置的距离，为病害道路脱空区域的实际高度；
然后向步骤S4.1得到的病害道路脱空区域中注水，直至注满水，并记录注水的体积为病害道路脱空区域实际体积，然后计算病害道路脱空区域实际面积/>，计算表达式为：
；
S4.3、采集步骤S4.1验证的病害道路内部脱空区域图像数据，首先提取病害道路内部脱空区域图像数据的平面图像对应的像素总数量记为，然后统计病害道路内部脱空区域图像数据中脱空区域对应的像素总数量记为/>，然后计算病害道路内部脱空区域面积，计算表达式为：
；
其中，为1个像素代表的道路实际区域面积；
S4.4、选取10个病害道路脱空区域，重复步骤S4.1-S4.3，依次得到病害道路脱空区域实际面积，/>…/>，计算得到病害道路内部脱空区域面积/>，/>…/>；
S4.5、基于步骤S4.4选取的10个病害道路脱空区域，采用二次函数拟合与/>，得到病害道路脱空区域实际面积计算表达式为：
；
其中，、/>、/>分别为病害道路脱空区域实际面积计算表达式的二次项参数、一次项参数、常数项参数；
S4.6、基于步骤S4.5得到的病害道路脱空区域实际面积计算表达式计算病害道路脱空区域实际面积。
5.根据权利要求4所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法，其特征在于，步骤S5的具体实现方法包括如下步骤：
S5.1、采用探地雷达采集道路内部电磁波回波断层图像；
S5.2、利用步骤S2的病害识别方法，从步骤S5.1采集的道路内部电磁波回波断层图像中识别脱空区域，导出道路内部脱空区域的平面图像、纵断面图像；
S5.3、将步骤S5.2得到的道路内部脱空区域的平面图像依次编号1，2…NP，采用二值化方法，将得到的道路内部脱空区域的平面图像进行二值化处理，统计道路内部脱空区域的平面图像的像素总数量，然后根据步骤S3和步骤S4分别计算道路内部脱空区域的和/>；
S5.4、计算道路内部脱空区域的平面图像的层间高度，计算表达式为：
；
其中，为第i个道路内部脱空区域的平面图像的层间高度；
计算道路内部脱空区域的平面图像中单个像素对应的实际面积，计算表达式为：
；
其中，为第i个道路内部脱空区域的平面图像中单个像素对应的实际面积，/>为第i个道路内部脱空区域的平面图像的像素总数量；
S5.5、分别构建道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型；
S5.6、在有限元软件Abaqus中，将道路材料参数添加到步骤S5.4构建的道路采集区域的几何模型、脱空区域的几何模型，其中，脱空区域的几何模型的材料参数按照空气的参数输入，具体输入空气的弹性模量、泊松比；
S5.7、在有限元软件Abaqus中，对步骤S5.5添加道路材料参数的道路采集区域的几何模型创建截面属性、创建装配件、创建分析步、定义边界条件、施加荷载、划分网格，然后系统提交后进行结果分析。
6.电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-5任一项所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法的步骤。
7.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1-5任一项所述的一种道路内部脱空的数值模拟建模方法。
CN202311336757.3A 2023-10-17 2023-10-17 道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质 Active CN117077500B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311336757.3A CN117077500B (zh) 2023-10-17 2023-10-17 道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311336757.3A CN117077500B (zh) 2023-10-17 2023-10-17 道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117077500A true CN117077500A (zh) 2023-11-17
CN117077500B CN117077500B (zh) 2024-03-26

Family

ID=88704652

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311336757.3A Active CN117077500B (zh) 2023-10-17 2023-10-17 道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117077500B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110965439A (zh) * 2019-08-12 2020-04-07 武汉理工大学 基于沥青混合料介电模型的道路沉陷病害图像解译方法
KR102106633B1 (ko) * 2019-07-25 2020-05-04 주식회사 아이리스테크놀로지 도로포장 결함측정방법 및 상기 방법을 실생하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 기록매체
CN113009447A (zh) * 2021-03-05 2021-06-22 长安大学 基于深度学习和探地雷达的道路地下空洞检测预警方法
CN115390033A (zh) * 2022-07-26 2022-11-25 广西北投交通养护科技集团有限公司 基于探地雷达路面下空洞及水损检测方法、系统及装置
CN115761736A (zh) * 2022-11-29 2023-03-07 长安大学 基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统
CN116434057A (zh) * 2023-03-01 2023-07-14 中公高科养护科技股份有限公司 一种道路病害的识别方法、介质及系统
CN116597365A (zh) * 2023-05-24 2023-08-15 筑升科技有限公司 一种基于神经网络的地下病害体目标识别方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102106633B1 (ko) * 2019-07-25 2020-05-04 주식회사 아이리스테크놀로지 도로포장 결함측정방법 및 상기 방법을 실생하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 기록매체
CN110965439A (zh) * 2019-08-12 2020-04-07 武汉理工大学 基于沥青混合料介电模型的道路沉陷病害图像解译方法
CN113009447A (zh) * 2021-03-05 2021-06-22 长安大学 基于深度学习和探地雷达的道路地下空洞检测预警方法
CN115390033A (zh) * 2022-07-26 2022-11-25 广西北投交通养护科技集团有限公司 基于探地雷达路面下空洞及水损检测方法、系统及装置
CN115761736A (zh) * 2022-11-29 2023-03-07 长安大学 基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统
CN116434057A (zh) * 2023-03-01 2023-07-14 中公高科养护科技股份有限公司 一种道路病害的识别方法、介质及系统
CN116597365A (zh) * 2023-05-24 2023-08-15 筑升科技有限公司 一种基于神经网络的地下病害体目标识别方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAI LIU 等: "Detection of road cavities in urban cities by 3D ground-penetrating radar", GEOPHYSICS, vol. 86, no. 3, pages 25 - 33 *
张建;王齐仁;张晓阳;沈文峰;化得钧;邓国文;: "地质雷达在水泥路面脱空缺陷检测中的应用研究", 勘察科学技术, no. 06, pages 97 - 103 *
高阳;余湘娟;夏波;高磊;陈永辉;: "泡沫混凝土路基病害地质雷达正演模拟研究", 河南科学, no. 04, pages 54 - 56 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117077500B (zh) 2024-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. Pavement crack width measurement based on Laplace's equation for continuity and unambiguity
CN115393727B (zh) 一种路面线性裂缝识别方法、电子设备及存储介质
CN110619258B (zh) 一种基于高分辨率遥感影像的道路轨迹核查方法
CN115063525B (zh) 一种城市道路路基及管道的三维成图方法及装置
JP2011179874A (ja) 舗装路面のクラックの抽出と損傷レベルの評価方法
CN117078235B (zh) 全面评估的路网养护维修方法、电子设备及存储介质
CN114895302A (zh) 城市道路路基病害快速探测的方法及装置
Lang et al. Pavement cracking detection and classification based on 3d image using multiscale clustering model
CN115390033A (zh) 基于探地雷达路面下空洞及水损检测方法、系统及装置
CN114219134A (zh) 一种盾构施工引起地面沉降的预测方法及系统
CN115630336A (zh) 基于域自适应迁移学习的无样本库区滑坡易发性预测方法
CN117077452A (zh) 一种道路使用寿命综合评估方法、电子设备及存储介质
CN117079145B (zh) 一种道路状况综合评价方法、电子设备及存储介质
CN117077500B (zh) 道路内部脱空的数值模拟建模方法、电子设备及存储介质
CN113917451A (zh) 一种高速公路沥青路面状况的检测方法、装置以及系统
CN117289261A (zh) 一种基于探地雷达的路面裂缝检测的自动识别方法
CN116740307A (zh) 智慧城市三维模型构建方法
CN114282298B (zh) 一种道路技术状况处理方法
CN117077449B (zh) 道路脱空区域高度演化预测方法、电子设备及存储介质
JP2001020662A (ja) 安定性評価方法
CN114187423A (zh) 用于三维模拟试验中围岩裂隙重构方法、电子设备及存储介质
CN117077450B (zh) 道路脱空区域体积演化预测方法、电子设备及存储介质
CN117077448B (zh) 道路脱空区域面积演化预测方法、电子设备及存储介质
CN117370436B (zh) 市政道路土方工程量快速复核方法及系统
CN118112224B (zh) 基于组合赋值与模糊聚类的路面结构裂缝评价方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant