CN117237348B - 用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及公共交通技术领域,揭露了一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法及系统,包括:提取路面数据的路面数据特征,对路面数据进行分类,得到分类路面数据;对待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别待检测建模路面的建模路面折损特征,分析待检测路面的路面表面折损;对待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取调制回波信号的频域特征参数,分析待检测路面的路面内部折损;标记待检测路面的弯沉落锤点,对弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,分析待检测路面的路面强度折损;构建待检测路面的路面折损报告;提高对路面折损检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及公共交通技术领域,属于专门适用于特定经营部门的系统或方法,具体涉及一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法及系统。
背景技术
路面折损检测是指通过特定的方法和工具,对路面的损坏程度进行评估和分析的过程。路面折损检测对于保证道路的安全、舒适度和耐用性至关重要,因为它可以帮助道路管理者及时发现和修复问题,防止道路进一步损坏,提高道路的使用寿命和行车安全性。
目前路面折损检测主要是通过施工人员对道路进行肉眼观察、触摸检查以及对路面进行激光扫描仪的方式来判断路面的折损程度,这种方法容易受施工人员经验、主观判断以及公路结构材料的影响,无法对路面的内部状态进行准确评估,从而导致对路面折损检测的不过精准。
发明内容
本发明提供一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法及系统,其主要目的在于提高对路面折损检测的准确性。
为实现上述目的,本发明提供的一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,包括:
采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,提取所述路面数据的路面数据特征,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
可选地,所述提取所述路面数据的路面数据特征,包括:
识别所述路面数据中的路面图像;
对所述路面图像进行降噪处理,得到降噪路面图像;
计算所述降噪路面图像的图像梯度;
基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素;
基于所述图像边缘像素,分析所述降噪路面图像的几何特征;
基于所述图像梯度,分析所述降噪路面图像的纹理特征;
提取所述路面数据的材料结构数据;
分析所述材料结构数据的结构特征;
对所述几何特征、所述纹理特征以及所述结构特征进行特征融合,得到所述路面数据的路面数据特征。
可选地,所述基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素,包括:
计算所述降噪路面图像的标准差;
基于所述图像梯度和所述标准差,利用下述公式计算所述降噪路面图像的图像边缘强度:
;
其中,表示图像在(a,b)位置的图像边缘强度,σ表示降噪路面图像的标准差,/> 表示降噪路面图像在(a,b)位置图像梯度对应的水平梯度,/>表示降噪路面图像在(a,b)位置图像梯度对应的垂直梯度,a表示降噪路面图像在(a,b)图像梯度对应的横坐标,b表示降噪路面图像在(a,b)位置的纵坐标;
基于所述图像边缘强度,标记所述降噪路面图像的图像边缘像素。
可选地,所述根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,包括:
识别所述分类路面数据中的点云数据;
基于所述点云数据,构建所述待检测路面的地理坐标系统;
基于所述点云数据和所述地理坐标系统,构建所述待检测路面的初始路面模型;
根据所述路面数据特征,对所述初始路面模型进行细节增加,得到细节路面模型;
对所述细节路面模型进行参数化建模,得到所述待检测建模路面。
可选地,所述识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,包括:
构建所述待检测建模路面的折损判定规则;
所述折损判定规则是指公路在使用过程中因包括材料疲劳、老化、损伤的原因导致其性能下降或结构安全受到威胁时,所依据的一套标准和原则,具体为:利用包括混凝土强度降低和钢结构变形的量化指标以及包括裂缝、脱落、腐蚀的损伤形态作为判断规则;
基于所述折损判定规则,标记所述待检测建模路面的路面折损点;
识别所述路面折损点的折损点数据;
基于所述折损点数据,分析所述待检测建模路面的建模路面折损特征。
可选地,所述提取所述调制回波信号的频域特征参数,包括:
对调制回波信号进行预处理,得到处理回波信号;
对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号;
对所述频域信号进行幅度谱分析,得到信号幅度谱;
根据所述信号幅度谱,评估所述频域信号的功率谱密度;
基于所述信号幅度谱和所述功率谱密度,提取所述调制回波信号的频域特征参数。
可选地,所述对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号,包括:
分析所述处理回波信号的离散频率点和离散时间点;
基于所述离散频率点和所述离散时间点,利用下述公式对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号:
;
其中,P(k)表示频域信号,v表示处理回波信号的离散时间点,k表示处理回波信号的离散频率点,F表示处理回波信号的长度,x(v)表示处理回波信号,e表示自然对数的底数,即 e ≈ 2.71828,j表示虚数单位,表示圆周率。
可选地,所述利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,包括:
识别所述弯沉落锤点的路面通行状态;
基于所述路面通行状态,构建预设的落锤式弯沉仪的半正弦荷载参数;
通过半正弦荷载参数,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到所述弯沉落锤点的弯曲挠度;
根据所述弯曲挠度,分析所述弯沉落锤点的路面落锤响应。
可选地,所述通过半正弦荷载参数,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到所述弯沉落锤点的弯曲挠度,包括:
根据所述半正弦荷载参数,计算所述落锤式弯沉仪的落锤冲击力;
根据所述落锤冲击力,利用下述公式计算所述弯沉落锤点的弯曲挠度:
;
其中,D表示弯曲挠度,L表示落锤冲击力,表示弯沉落锤点到待检测路面上最近支撑点的距离,E表示待检测路面道路材料的弹性模量,I表示待检测路面道路截面的惯性矩。
为了解决上述问题,本发明还提供一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统,所述系统包括:
路面数据分类模块,用于采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,提取所述路面数据的路面数据特征,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
路面表面折损检测模块,用于根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
路面内部折损检测模块,用于对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
路面强度折损检测模块,用于标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
路面折损报告生成模块,用于基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
本发明实施例通过提取所述路面数据的路面数据特征可以提取所述路面数据的重要信息,从而为后期进行路面分析提供数据基础;本发明实施例根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面可以通过模型更全面、快捷的分析路面的折损,提高了对所述待检测路面折损检测的可靠性;进一步地,本发明实施例识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征可以及时发现路面存在的问题,为道路养护和维修提供依据,确保道路安全畅通,进一步地,本发明实施例通过基于所述频域特征参数和所述调制回波信号,分析所述待检测路面的路面内部折损可以通过频域参数分析频率分量和幅度的相互关系来提高对待检测路面的路面内部折损识别的效果;进一步地,本发明实施例通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损可以评估路面结构的强度、预测使用寿命、优化维修策略和提高路面安全性,从而提高道路的可靠性和可持续性,最后,本发明实施例基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告可以从所述待检测路面的路面表面、路面内部以及路面强度多维度分析路面折损,从而提高所述待检测路面的折损分析可靠性。因此本发明提出的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法及系统,可以提高对路面折损检测的准确性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法的流程示意图;
图2为本发明一实施例提供的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统的功能模块图;
图3为本发明一实施例提供的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统的电子设备的结构示意图;
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法。所述用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之,所述用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行,所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于:单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器,也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示,为本发明一实施例提供的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法的流程示意图。在本实施例中,所述用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法包括:
S1、采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,提取所述路面数据的路面数据特征,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据。
本发明实施例中,所述道路施工场景是指在进行道路改造、维修或其他道路工程时所处的一种环境。所述待检测路面是指道路施工场景中需要进行道路折损检测的路面,所述路面数据是指采集所述待检测路面的路面数据,例如路面图像、路面视频、路面点云数据等数据。
本发明实施例通过提取所述路面数据的路面数据特征可以提取所述路面数据的重要信息,从而为后期进行路面分析提供数据基础。其中,所述路面数据特征是指所述路面数据的数据特征属性,例如路面宽度、长度、坡度等属性。
作为本发明的一个实施例,所述提取所述路面数据的路面数据特征,包括:识别所述路面数据中的路面图像;对所述路面图像进行降噪处理,得到降噪路面图像;计算所述降噪路面图像的图像梯度;基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素;基于所述图像边缘像素,分析所述降噪路面图像的几何特征;基于所述图像梯度,分析所述降噪路面图像的纹理特征;提取所述路面数据的材料结构数据;分析所述材料结构数据的结构特征;对所述几何特征、所述纹理特征以及所述结构特征进行特征融合,得到所述路面数据的路面数据特征。
其中,所述降噪路面图像是指对所述路面数据中图像数据进行噪声和冗余信息消除后的图像,所述图像梯度是指描述图像局部区域亮度变化情况的一种概念,所述图像边缘像素是指通过边缘提取所述降噪路面图像的边缘像素,所述几何特征是指所述降噪路面图像的图像几何属性,例如长度、角度、面积等,所述纹理特征是指路面的裂缝、坑洼等特征,所述结构特征是指路面的材料、结构层等特征。
进一步地,本发明一可选实施例中,所述基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素,包括:计算所述降噪路面图像的标准差;基于所述图像梯度和所述标准差,利用下述公式计算所述降噪路面图像的图像边缘强度:
;
其中,表示图像在(a,b)位置的图像边缘强度,σ表示降噪路面图像的标准差,/> 表示降噪路面图像在(a,b)位置图像梯度对应的水平梯度,/>表示降噪路面图像在(a,b)位置图像梯度对应的垂直梯度,a表示降噪路面图像在(a,b)位置的横坐标,b表示降噪路面图像在(a,b)位置的纵坐标;
基于所述图像边缘强度,标记所述降噪路面图像的图像边缘像素。
进一步地,本发明实施例基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据可以将相似的数据的整合,提高了数据的处理效率。其中,所述分类路面数据是指将所述路面数据进行分类后的数据集合。
作为本发明的一个实施例,所述基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据可以通过训练路面数据分类模型来实现分类。
S2、根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损。
本发明实施例根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面可以通过模型更全面、快捷的分析路面的折损,提高了对所述待检测路面折损检测的可靠性。其中,所述待检测建模路面是指通过三维建模的方式构建的待检测路面模型。
作为本发明的一个实施例,所述根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,包括:识别所述分类路面数据中的点云数据;基于所述点云数据,构建所述待检测路面的地理坐标系统;基于所述点云数据和所述地理坐标系统,构建所述待检测路面的初始路面模型;根据所述路面数据特征,对所述初始路面模型进行细节增加,得到细节路面模型;对所述细节路面模型进行参数化建模,得到所述待检测建模路面。
其中,所述点云数据一种用于描述三维空间中离散点位置和属性的数据形式。它由大量的点组成,每个点都有其在三维空间中的坐标和可能的其他属性信息,所述地理坐标系统是指平面坐标系统或地理坐标系统,以便在三维建模过程中正确表示路面的位置和方向,所述初始路面模型包括道路的中心线、边线等基本要素的路面模型,所述细节路面模型是指对所述初始路面模型添加道路的坡度、曲率、起伏等,以及路面的材质、纹理等信息后的模型。
进一步地,本发明实施例识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征可以及时发现路面存在的问题,为道路养护和维修提供依据,确保道路安全畅通。其中,所述建模路面折损特征是指所述检测建模路面的折损数据特征,例如路面平整度、裂缝的形状、路面坑洼等特征。
作为本发明的一个实施例,所述识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,包括:构建所述待检测建模路面的折损判定规则;基于所述折损判定规则,标记所述待检测建模路面的路面折损点;识别所述路面折损点的折损点数据;基于所述折损点数据,分析所述待检测建模路面的建模路面折损特征。
其中,所述折损判定规则是指在公路在使用过程中因材料疲劳、老化、损伤等原因导致其性能下降或结构安全受到威胁时,所依据的一套标准和原则,例如可以利用混凝土强度的降低、钢结构的变形等量化指标、裂缝、脱落、腐蚀等损伤形态等作为判断规则,所述路面折损点是指通过所述损判定规则扫描所述检测建模路面定位存在折损的位置,所述折损点数据是指所述路面折损点的被折损数据。例如水坑、裂缝等状态。
进一步地,本发明实施例基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损有助于提前发现潜在的路面问题,为道路维护提供科学依据。其中,所述路面表面折损是指所述待检测路面的路面表面折损,例如水坑、裂缝。
作为本发明的一个实施例,所述基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面可以通过所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的折损特路面状态,通过所述折损特路面状态来分析所述待检测路面的路面表面。其中,所述折损特路面状态是指所述路面折损点的被折损的状态。例如水坑大小、裂缝深度等状态。
S3、对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损。
本发明实施例中,所述路面回波信号是指通过对所述待检测路面进行超声波检测接收到的回应波信号。其中,对所述待检测路面进行超声波检测可以通过声波发射器和声波接收器来实现。
进一步地,本发明实施例通过对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号可以使信号更好的适应传输环境,提高信号的抗干扰能力,同时也可以增加信号所携带的信息量,其中,所述调制回波信号是指对回波信号进行编码调制后的信号。
作为本发明的一个实施例,所述对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号可以通过二进制相移键控(BPSK)和四进制相移键控(QPSK)来调制。
进一步地,本发明实施例通过提取所述调制回波信号的频域特征参数可以评估信号的调制效果和适应传输环境的能力,其中,所述频域特征参数是指频率分量、频率幅度、频率相位等参数。
作为本发明的一个实施例,所述提取所述调制回波信号的频域特征参数,包括:对调制回波信号进行预处理,得到处理回波信号;对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号;对所述频域信号进行幅度谱分析,得到信号幅度谱;根据所述信号幅度谱,评估所述频域信号的功率谱密度;基于所述信号幅度谱和所述功率谱密度,提取所述调制回波信号的频域特征参数。
其中,所述处理回波信号是指对所述调制回波信号进行去除噪声、放大或衰减信号等处理后的信号,所述频域信号是指对所述处理回波信号进行傅里叶变换(FFT),将所述处理回波信号的时域信号转换为频域信号,通过这一步,我们可以得到信号的频谱,从而分析信号在不同频率上的能量分布,所述信号幅度谱是指所述频域信号的振动幅度,这可以帮助我们了解信号的能量分布情况,以及调制特性,所述功率谱密度是指分析信号的频率分量和能量分布的密度。
进一步地,本发明一可选实施例中,所述对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号,包括:分析所述处理回波信号的离散频率点和离散时间点;基于所述离散频率点和所述离散时间点,利用下述公式对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号:
;
其中,P(k)表示频域信号,v表示处理回波信号的离散时间点,k表示处理回波信号的离散频率点,F表示处理回波信号的长度,x(v)表示处理回波信号,e表示自然对数的底数,即 e ≈ 2.71828,j表示虚数单位,表示圆周率。
进一步地,本发明实施例通过基于所述频域特征参数和所述调制回波信号,分析所述待检测路面的路面内部折损可以通过频域参数分析频率分量和幅度的相互关系来提高对待检测路面的路面内部折损识别的效果。其中,所述路面内部折损是指所述待检测路面内部的结构折损,例如,裂缝、破碎、空洞等损伤现象。
作为本发明的一个实施例,所述基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损通过所述频域特征参数中对应的频率分量、频率幅度、频率相位来识别,频率幅度表示回波信号中各个频率分量的强度,频率幅度较低的频率分量对应于路面结构的较大损伤,频率相位表示回波信号中各个频率分量之间的相位关系,相位差异可以提供关于损伤在路面结构中的分布和传播方向的信息,通过对这三个参数的综合分析,可以更准确地评估路面结构的损伤程度和分布。例如,频率幅度和相位的组合可以用于确定损伤的深度和宽度。
S4、标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损。
进一步地,本发明实施例中,所述弯沉落锤点是指对所述待检测路面进行落锤式弯沉测试的落锤点。
进一步地,本发明实施例利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应可以通过落锤后路面的反馈来分析路面强度,提高了对所述待检测路面的路面强度评估准确性。其中,所述路面落锤响应是指落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤后弯沉落锤点以及周围路面反馈的路面信息。
作为本发明的一个实施例,所述利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,包括:识别所述弯沉落锤点的路面通行状态;基于所述路面通行状态,构建预设的落锤式弯沉仪的半正弦荷载参数;通过半正弦荷载参数,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到所述弯沉落锤点的弯曲挠度;根据所述弯曲挠度,分析所述弯沉落锤点的路面落锤响应。
其中,所述路面通行状态是指所述弯沉落锤点的路面状态,例如车辆行驶状态、平整度状态等,所述半正弦荷载参数是指一种常用的周期性或脉冲性外部载荷,常用于模拟地震、风荷载等。它的主要参数包括振幅、频率和持续时间,所述弯曲挠度是指道路在受到重锤撞击后的纵向挠曲变形。
进一步地,本发明一可选实施例中,所述通过半正弦荷载参数,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到所述弯沉落锤点的弯曲挠度,包括:根据所述半正弦荷载参数,计算所述落锤式弯沉仪的落锤冲击力;根据所述落锤冲击力,利用下述公式计算所述弯沉落锤点的弯曲挠度:
;
其中,D表示弯曲挠度,L表示落锤冲击力,表示弯沉落锤点到待检测路面上最近支撑点的距离,E表示待检测路面道路材料的弹性模量,I表示待检测路面道路截面的惯性矩。
进一步地,本发明实施例通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损可以评估路面结构的强度、预测使用寿命、优化维修策略和提高路面安全性,从而提高道路的可靠性和可持续性。其中,所述路面强度折损是指路面在车辆荷载和自然因素作用下,其结构强度逐渐减弱的现象。
作为本发明的一个实施例,所述通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损可以通过预设的落锤响应阈值来分析所述待检测路面的路面强度。
S5、基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
进一步地,本发明实施例基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告可以从所述待检测路面的路面表面、路面内部以及路面强度多维度分析路面折损,从而提高所述待检测路面的折损分析可靠性。其中,所述路面折损报告是指对路面在使用过程中出现的损坏、裂缝、变形等状况进行详细记录和描述的一份报告。
作为本发明的一个实施例,所述基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告可以分析所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损之间的折损相关性,基于所述折损相关性,构建待检测路面的路面折损报告,所述路面折损报告包括损坏的具体位置、程度、成因等信息,以便于相关人员对路面进行维修和养护。
本发明实施例通过提取所述路面数据的路面数据特征可以提取所述路面数据的重要信息,从而为后期进行路面分析提供数据基础;本发明实施例根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面可以通过模型更全面、快捷的分析路面的折损,提高了对所述待检测路面折损检测的可靠性;进一步地,本发明实施例识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征可以及时发现路面存在的问题,为道路养护和维修提供依据,确保道路安全畅通,进一步地,本发明实施例通过基于所述频域特征参数和所述调制回波信号,分析所述待检测路面的路面内部折损可以通过频域参数分析频率分量和幅度的相互关系来提高对待检测路面的路面内部折损识别的效果;进一步地,本发明实施例通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损可以评估路面结构的强度、预测使用寿命、优化维修策略和提高路面安全性,从而提高道路的可靠性和可持续性,最后,本发明实施例基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告可以从所述待检测路面的路面表面、路面内部以及路面强度多维度分析路面折损,从而提高所述待检测路面的折损分析可靠性。因此本发明提出的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,可以提高对路面折损检测的准确性。
如图2所示,是本发明一实施例提供的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统的功能模块图。
本发明所述用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统200可以安装于电子设备中。根据实现的功能,所述用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统200可以包括路面数据分类模块201、路面表面折损检测模块202、路面内部折损检测模块203、路面强度折损检测模块204及路面折损报告生成模块205。本发明所述模块也可以称之为单元,是指一种能够被电子设备处理器所执行,并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段,其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中,关于各模块/单元的功能如下:
所述路面数据分类模块201,用于采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,提取所述路面数据的路面数据特征,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
所述路面表面折损检测模块202,用于根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
所述路面内部折损检测模块203,用于对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
所述路面强度折损检测模块204,用于标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
所述路面折损报告生成模块205,用于基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
详细地,本发明实施例中所述用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统200中所述的各模块在使用时采用与附图中所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法一样的技术手段,并能够产生相同的技术效果,这里不再赘述。
本发明一实施例提供了实现用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法的电子设备。
参见图3所示,所述电子设备可以包括处理器30、存储器31、通信总线32以及通信接口33,还可以包括存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序,如用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法程序。
其中,所述处理器在一些实施例中可以由集成电路组成,例如可以由单个封装的集成电路所组成,也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成,包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器是所述电子设备的控制核心(Control Unit),利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器内的程序或者模块(例如执行用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测程序等),以及调用存储在所述存储器内的数据,以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如:SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元,例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备,例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据,例如基于用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测程序的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture,简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。
所述通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信,包括网络接口和用户接口。可选地,所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)),可选地,用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
例如,尽管未示出,所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池),优选地,电源可以通过电源管理系统与所述至少一个处理器逻辑相连,从而通过电源管理系统实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等,在此不再赘述。
应该了解,所述实施例仅为说明之用,在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器存储的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测程序是多个指令的组合,在所述处理器中运行时,可以实现:
采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,提取所述路面数据的路面数据特征,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
具体地,所述处理器对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述,在此不赘述。
进一步地,所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的,也可以是非易失性的。例如,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系统、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)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时,可以实现:
采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,提取所述路面数据的路面数据特征,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备,系统和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。
因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或系统也可以由一个单元或系统通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述方法包括:
采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,其中,所述路面数据是指采集所述待检测路面的路面数据,包括路面图像、路面视频、路面点云数据数据,识别所述路面数据中的路面图像;对所述路面图像进行降噪处理,得到降噪路面图像,计算所述降噪路面图像的图像梯度,基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素,基于所述图像边缘像素,分析所述降噪路面图像的几何特征,基于所述图像梯度,分析所述降噪路面图像的纹理特征,提取所述路面数据的材料结构数据,分析所述材料结构数据的结构特征,对所述几何特征、所述纹理特征以及所述结构特征进行特征融合,得到所述路面数据的路面数据特征,其中,所述路面数据特征是指所述路面数据的数据特征属性,包括路面宽度、长度、坡度属性,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
2.如权利要求1所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素,包括:
计算所述降噪路面图像的标准差;
基于所述图像梯度和所述标准差,利用下述公式计算所述降噪路面图像的图像边缘强度:
;
其中,表示图像在/>位置的图像边缘强度,σ表示降噪路面图像的标准差,/> 表示降噪路面图像在/>位置图像梯度对应的水平梯度,/> 表示降噪路面图像在/>位置图像梯度对应的垂直梯度,a表示降噪路面图像在/>图像梯度对应的横坐标,/>表示降噪路面图像在/>位置的纵坐标;
基于所述图像边缘强度,标记所述降噪路面图像的图像边缘像素。
3.如权利要求1所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,包括:
识别所述分类路面数据中的点云数据;
基于所述点云数据,构建所述待检测路面的地理坐标系统;
基于所述点云数据和所述地理坐标系统,构建所述待检测路面的初始路面模型;
根据所述路面数据特征,对所述初始路面模型进行细节增加,得到细节路面模型;
对所述细节路面模型进行参数化建模,得到所述待检测建模路面。
4.如权利要求1所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,包括:
构建所述待检测建模路面的折损判定规则;
基于所述折损判定规则,标记所述待检测建模路面的路面折损点;
识别所述路面折损点的折损点数据;
基于所述折损点数据,分析所述待检测建模路面的建模路面折损特征。
5.如权利要求1所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述提取所述调制回波信号的频域特征参数,包括:
对调制回波信号进行预处理,得到处理回波信号;
对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号;
对所述频域信号进行幅度谱分析,得到信号幅度谱;
根据所述信号幅度谱,评估所述频域信号的功率谱密度;
基于所述信号幅度谱和所述功率谱密度,提取所述调制回波信号的频域特征参数。
6.如权利要求5所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号,包括:
分析所述处理回波信号的离散频率点和离散时间点;
基于所述离散频率点和所述离散时间点,利用下述公式对所述处理回波信号进行傅里叶变换,得到频域信号:
;
其中,表示频域信号,/>表示处理回波信号的离散时间点,/>表示处理回波信号的离散频率点,/>表示处理回波信号的长度,/>表示处理回波信号,/>表示自然对数的底数,即e ≈ 2.71828,/>表示虚数单位,/> 表示圆周率。
7.如权利要求1所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,包括:
识别所述弯沉落锤点的路面通行状态;
基于所述路面通行状态,构建预设的落锤式弯沉仪的半正弦荷载参数;
通过半正弦荷载参数,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到所述弯沉落锤点的弯曲挠度;
根据所述弯曲挠度,分析所述弯沉落锤点的路面落锤响应。
8.如权利要求7所述的用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测方法,其特征在于,所述通过半正弦荷载参数,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到所述弯沉落锤点的弯曲挠度,包括:
根据所述半正弦荷载参数,计算所述落锤式弯沉仪的落锤冲击力;
根据所述落锤冲击力,利用下述公式计算所述弯沉落锤点的弯曲挠度:
;
其中,D表示弯曲挠度,表示落锤冲击力,/> 表示弯沉落锤点到待检测路面上最近支撑点的距离,E表示待检测路面道路材料的弹性模量,I表示待检测路面道路截面的惯性矩。
9.一种应用于交通部门道路施工场景下的路面折损检测系统,其特征在于,用于执行如权利要求1-8中任意一项所述的应用于道路施工场景下的路面折损检测方法,所述系统包括:
路面数据分类模块,用于采集道路施工场景中待检测路面的路面数据,其中,所述路面数据是指采集所述待检测路面的路面数据,包括路面图像、路面视频、路面点云数据数据,识别所述路面数据中的路面图像;对所述路面图像进行降噪处理,得到降噪路面图像,计算所述降噪路面图像的图像梯度,基于所述图像梯度,对所述降噪路面图像进行边缘像素检测,得到图像边缘像素,基于所述图像边缘像素,分析所述降噪路面图像的几何特征,基于所述图像梯度,分析所述降噪路面图像的纹理特征,提取所述路面数据的材料结构数据,分析所述材料结构数据的结构特征,对所述几何特征、所述纹理特征以及所述结构特征进行特征融合,得到所述路面数据的路面数据特征,其中,所述路面数据特征是指所述路面数据的数据特征属性,包括路面宽度、长度、坡度属性,基于所述路面数据特征,对所述路面数据进行分类,得到分类路面数据;
路面表面折损检测模块,用于根据所述分类路面数据和所述路面数据特征,对所述待检测路面进行三维建模,得到待检测建模路面,识别所述待检测建模路面的建模路面折损特征,基于所述建模路面折损特征,分析所述待检测路面的路面表面折损;
路面内部折损检测模块,用于对所述待检测路面进行超声波检测,得到路面回波信号,对所述路面回波信号进行调制,得到调制回波信号,提取所述调制回波信号的频域特征参数,基于所述频域特征参数,分析所述待检测路面的路面内部折损;
路面强度折损检测模块,用于标记所述待检测路面的弯沉落锤点,利用预设的落锤式弯沉仪对所述弯沉落锤点进行落锤检测,得到路面落锤响应,通过路面落锤响应,分析所述待检测路面的路面强度折损;
路面折损报告生成模块,用于基于所述路面表面折损、所述路面内部折损以及所述路面强度折损,构建所述待检测路面的路面折损报告。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1880579A (zh) * | 2005-06-13 | 2006-12-20 | 郑州大学 | 落锤式弯沉仪及探地雷达在道路施工过程中的应用技术 |
CN101261265A (zh) * | 2007-03-09 | 2008-09-10 | 郑州大学 | 水泥混凝土路面脱空识别与高聚物注浆快速维修技术 |
JP4442914B1 (ja) * | 2009-07-30 | 2010-03-31 | ジオ・サーチ株式会社 | 舗装の内部損傷箇所の非破壊調査方法 |
JP4442916B1 (ja) * | 2009-10-27 | 2010-03-31 | ジオ・サーチ株式会社 | 舗装の内部損傷箇所の非破壊調査方法 |
CN106443668A (zh) * | 2016-10-08 | 2017-02-22 | 中国科学院电子学研究所 | 基于探地雷达的公路路面层间剥离的评价方法 |
CN107574742A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-12 | 上海力阳道路加固科技股份有限公司 | 道路深层病害微创处理方法 |
CN112595258A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-04-02 | 扆亮海 | 基于地面激光点云的地物轮廓提取方法 |
CN113152196A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-23 | 深圳高速工程顾问有限公司 | 市政道路沥青超薄粘结层抗反射裂缝路面结构及其施工方法 |
CN114282298A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 长安大学 | 一种道路技术状况处理方法 |
CN114594163A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-06-07 | 安徽省公路桥梁工程有限公司 | 一种旧水泥路面结构性能状况调查方法 |
CN115203804A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-10-18 | 江西赣北公路勘察设计院 | 一种水泥混凝土面板的结构承载力状况评价方法 |
CN115731388A (zh) * | 2022-11-07 | 2023-03-03 | 江苏中路工程技术研究院有限公司 | 一种道路健康状态一体化快速检测方法及系统 |
-
2023
- 2023-11-14 CN CN202311508588.7A patent/CN117237348B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1880579A (zh) * | 2005-06-13 | 2006-12-20 | 郑州大学 | 落锤式弯沉仪及探地雷达在道路施工过程中的应用技术 |
CN101261265A (zh) * | 2007-03-09 | 2008-09-10 | 郑州大学 | 水泥混凝土路面脱空识别与高聚物注浆快速维修技术 |
JP4442914B1 (ja) * | 2009-07-30 | 2010-03-31 | ジオ・サーチ株式会社 | 舗装の内部損傷箇所の非破壊調査方法 |
JP4442916B1 (ja) * | 2009-10-27 | 2010-03-31 | ジオ・サーチ株式会社 | 舗装の内部損傷箇所の非破壊調査方法 |
CN106443668A (zh) * | 2016-10-08 | 2017-02-22 | 中国科学院电子学研究所 | 基于探地雷达的公路路面层间剥离的评价方法 |
CN107574742A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-12 | 上海力阳道路加固科技股份有限公司 | 道路深层病害微创处理方法 |
CN112595258A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-04-02 | 扆亮海 | 基于地面激光点云的地物轮廓提取方法 |
CN113152196A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-23 | 深圳高速工程顾问有限公司 | 市政道路沥青超薄粘结层抗反射裂缝路面结构及其施工方法 |
CN114282298A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 长安大学 | 一种道路技术状况处理方法 |
CN114594163A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-06-07 | 安徽省公路桥梁工程有限公司 | 一种旧水泥路面结构性能状况调查方法 |
CN115203804A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-10-18 | 江西赣北公路勘察设计院 | 一种水泥混凝土面板的结构承载力状况评价方法 |
CN115731388A (zh) * | 2022-11-07 | 2023-03-03 | 江苏中路工程技术研究院有限公司 | 一种道路健康状态一体化快速检测方法及系统 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Dynamic simulation of falling weight deflectometer tests on flexible transversely isotropic layered pavements;Zejun Han 等;《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》;1-14 * |
三维探地雷达道路隐性病害检测分析与 数字化技术综述;王大为 等;《中国公路学报》;第36卷(第3期);1-19 * |
基于三维探地雷达和落锤式弯沉仪的路面结构状况无损评估;赵为天;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;C034-206 * |
基于探地雷达的沥青路面裂纹检测应用研究;刘泽昱;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;C034-189 * |
环形加载试验下橡胶沥青再生公路路面的抗裂性能检测研究;李任琼 等;《粘接》;第50卷(第9期);1-4 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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