本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、圖像處理技術(shù)領(lǐng)域涉及對(duì)圖像數(shù)據(jù)的分析、修改和改進(jìn)，以達(dá)成特定的目標(biāo)，如增強(qiáng)圖像質(zhì)量、提取重要特征、識(shí)別模式及對(duì)象，在公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，這一技術(shù)領(lǐng)域尤為關(guān)鍵，因其能夠處理來自攝像頭、傳感器設(shè)備捕獲的公路圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過應(yīng)用各種算法和技術(shù)手段，如邊緣檢測(cè)、對(duì)象識(shí)別、圖像分割，圖像處理旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，以支持進(jìn)一步的分析和決策制定。該技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)展，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的加持下，極大地提升了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率，使其在公路檢測(cè)和分析系統(tǒng)中發(fā)揮著核心作用。

2、其中，公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是一種集成了高級(jí)圖像處理技術(shù)的信息系統(tǒng)，旨在自動(dòng)化地收集、處理和分析公路圖像數(shù)據(jù)，以監(jiān)測(cè)和評(píng)估公路狀況。該系統(tǒng)的主要目的是確保公路安全、優(yōu)化交通流量、提前識(shí)別維修需求，進(jìn)而提升道路使用的效率和安全性。通過實(shí)時(shí)或周期性地分析道路表面、交通標(biāo)志可見性、車輛流量因素，該系統(tǒng)旨在為道路維護(hù)、交通規(guī)劃和安全管理提供科學(xué)依據(jù)，從而達(dá)到減少交通事故、提升道路使用壽命、優(yōu)化交通管理的效果。

3、傳統(tǒng)公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)由于缺乏高效的圖像處理算法和細(xì)致的環(huán)境感知能力，無法準(zhǔn)確識(shí)別和評(píng)估道路表面損傷、標(biāo)志磨損及環(huán)境變化，導(dǎo)致道路維護(hù)工作反應(yīng)遲緩，維修決策不夠精準(zhǔn)，傳統(tǒng)系統(tǒng)在交通異常事件檢測(cè)和天氣條件對(duì)道路影響的預(yù)測(cè)方面也存在明顯不足，無法有效預(yù)警潛在安全風(fēng)險(xiǎn)，增加了交通事故的風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)通過提供了公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)由于缺乏高效的圖像處理算法和細(xì)致的環(huán)境感知能力，無法準(zhǔn)確識(shí)別和評(píng)估道路表面損傷、標(biāo)志磨損及環(huán)境變化，導(dǎo)致道路維護(hù)工作反應(yīng)遲緩，維修決策不夠精準(zhǔn)，傳統(tǒng)系統(tǒng)在交通異常事件檢測(cè)和天氣條件對(duì)道路影響的預(yù)測(cè)方面也存在明顯不足，無法有效預(yù)警潛在安全風(fēng)險(xiǎn)，增加了交通事故的風(fēng)險(xiǎn)的問題。

2、鑒于上述問題，本技術(shù)提供了公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

3、本技術(shù)提供了公路檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括圖像清晰度增強(qiáng)模塊、光譜分析模塊、增強(qiáng)實(shí)時(shí)輔助模塊、標(biāo)志識(shí)別與評(píng)估模塊、聲音識(shí)別監(jiān)測(cè)模塊、天氣條件影響分析模塊、道路環(huán)境映射模塊、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè)模塊；

4、所述圖像清晰度增強(qiáng)模塊基于初始分辨率道路圖像，采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)分辨率算法，通過構(gòu)建深層殘差塊學(xué)習(xí)分辨率圖像間的映射關(guān)系，通過增加網(wǎng)絡(luò)的深度提升圖像重建質(zhì)量，輸出分辨率圖像，識(shí)別和分析道路表面的損傷，生成細(xì)化道路圖像；

5、所述光譜分析模塊基于細(xì)化道路圖像，采用高光譜成像技術(shù)和支持向量機(jī)算法，通過收集道路表面的多維光譜數(shù)據(jù)捕捉差異化材料反射和吸收光的特征，利用svm進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的分類處理，識(shí)別差異化材料的光譜簽名，監(jiān)測(cè)道路磨損和油污情況，生成材料狀況分析結(jié)果；

6、所述增強(qiáng)實(shí)時(shí)輔助模塊基于材料狀況分析結(jié)果，采用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，通過結(jié)合實(shí)時(shí)道路損傷數(shù)據(jù)與用戶視野，利用移動(dòng)設(shè)備和ar眼鏡將虛擬信息疊加展示，輔助維修人員定位損傷位置并提供維修方案，提升維修效率和準(zhǔn)確性，生成增強(qiáng)實(shí)時(shí)維修輔助視圖；

7、所述標(biāo)志識(shí)別與評(píng)估模塊基于增強(qiáng)實(shí)時(shí)維修輔助視圖，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)從圖像中識(shí)別道路標(biāo)志，并評(píng)估其磨損和遮擋狀態(tài)，提升標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確率，對(duì)標(biāo)志的可見性和完整性進(jìn)行評(píng)估，生成標(biāo)志狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；

8、所述聲音識(shí)別監(jiān)測(cè)模塊基于標(biāo)志狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，采用聲音信號(hào)處理技術(shù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行頻率分析和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，識(shí)別目標(biāo)聲音模式，提升交通異常事件的檢測(cè)率，生成交通異常監(jiān)測(cè)結(jié)果；

9、所述天氣條件影響分析模塊基于交通異常監(jiān)測(cè)結(jié)果，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過分析序列圖像中的時(shí)間信息，學(xué)習(xí)天氣條件變化對(duì)道路狀況的影響，并通過時(shí)序分析方法對(duì)歷史與實(shí)時(shí)天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理與分析，預(yù)測(cè)天氣變化對(duì)道路安全的潛在影響，生成天氣條件影響結(jié)果；

10、所述道路環(huán)境映射模塊基于天氣條件影響結(jié)果，采用全卷積網(wǎng)絡(luò)和u-net模型，通過對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)的分類，區(qū)分道路、車輛、行人，并通過圖像分割技術(shù)提升環(huán)境識(shí)別的準(zhǔn)確度，生成道路環(huán)境地圖；

11、所述動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè)模塊基于道路環(huán)境地圖，采用光流估計(jì)方法和孤立森林算法，通過分析連續(xù)圖像幀間的像素移動(dòng)評(píng)估物體的運(yùn)動(dòng)方向和速度，利用孤立森林算法檢測(cè)異常行為，結(jié)合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和異常檢測(cè)的方法，實(shí)時(shí)監(jiān)控道路使用情況并識(shí)別異常行為，生成實(shí)時(shí)監(jiān)控與異常通知結(jié)果。

12、優(yōu)選的，所述細(xì)化道路圖像包括道路表面損傷特征、道路標(biāo)線、道路環(huán)境細(xì)節(jié)，所述材料狀況分析結(jié)果包括道路磨損程度、油污分布情況和差異化材料的光譜簽名，所述增強(qiáng)實(shí)時(shí)維修輔助視圖具體為結(jié)合道路損傷位置、維修方案和虛擬輔助信息，所述標(biāo)志狀態(tài)評(píng)估結(jié)果包括道路標(biāo)志的識(shí)別信息、磨損程度評(píng)估和遮擋狀態(tài)，所述交通異常監(jiān)測(cè)結(jié)果包括目標(biāo)聲音模式識(shí)別和異常事件檢測(cè)，所述天氣條件影響結(jié)果包括天氣變化對(duì)道路狀況的影響評(píng)估和未來時(shí)間段天氣條件對(duì)道路安全的潛在影響預(yù)測(cè)，所述道路環(huán)境地圖包括區(qū)分道路、車輛、行人的環(huán)境元素，所述實(shí)時(shí)監(jiān)控與異常通知結(jié)果包括物體的運(yùn)動(dòng)方向、速度評(píng)估、異常行為的檢測(cè)。

13、優(yōu)選的，所述圖像清晰度增強(qiáng)模塊包括圖像輸入子模塊、分辨率處理子模塊、細(xì)化圖像輸出子模塊；

14、所述圖像輸入子模塊基于初始分辨率道路圖像，加載圖像數(shù)據(jù)，應(yīng)用pil庫讀取圖像，調(diào)整圖像尺寸至256x256像素，調(diào)整符合深度學(xué)習(xí)模型輸入要求的格式，生成處理后的道路圖像；

15、所述分辨率處理子模塊基于處理后的道路圖像，采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分辨率增強(qiáng)，使用python?tensorflow構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置殘差塊包括多個(gè)3x3卷積層，激活函數(shù)采用線性整流函數(shù)，通過添加多個(gè)殘差塊逐步提升圖像分辨率，生成增強(qiáng)后分辨率重建圖像；

16、所述細(xì)化圖像輸出子模塊基于增強(qiáng)后分辨率重建圖像，使用開源計(jì)算機(jī)視覺庫的高斯模糊算法進(jìn)行平滑處理，減少圖像噪聲，保留關(guān)鍵紋理信息，應(yīng)用canny邊緣檢測(cè)算法突出損傷區(qū)域的信息，通過識(shí)別圖像中損傷區(qū)域的邊界，增強(qiáng)損傷的可視性，生成細(xì)化道路圖像。

17、優(yōu)選的，所述光譜分析模塊包括光譜圖像采集子模塊、光譜特征分析子模塊、材料狀況識(shí)別子模塊；

18、所述光譜圖像采集子模塊基于細(xì)化道路圖像，采集光譜數(shù)據(jù)，使用高光譜相機(jī)按照400-1000nm的波長(zhǎng)范圍，捕捉道路表面的光譜特征，獲取道路表面材料的反射和吸收光譜信息，分析道路條件，生成光譜數(shù)據(jù)圖像；

19、所述光譜特征分析子模塊基于光譜數(shù)據(jù)圖像，提取光譜特征，使用主成分分析提取光譜數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，主成分分析轉(zhuǎn)換器設(shè)置主成分?jǐn)?shù)目為10，保留光譜數(shù)據(jù)中關(guān)鍵變異信息，生成光譜特征信息；

20、所述材料狀況識(shí)別子模塊基于光譜特征信息，識(shí)別材料狀況，采用支持向量機(jī)，在scikit-learn庫中構(gòu)建支持向量機(jī)模型，設(shè)置參數(shù)c為1.0，核函數(shù)選擇rbf，進(jìn)行道路磨損和油污的識(shí)別，生成材料狀況分析結(jié)果。

21、優(yōu)選的，所述增強(qiáng)實(shí)時(shí)輔助模塊包括損傷數(shù)據(jù)整合子模塊、ar視圖生成子模塊、維修輔助展示子模塊；

22、所述損傷數(shù)據(jù)整合子模塊基于材料狀況分析結(jié)果，進(jìn)行道路損傷數(shù)據(jù)的收集和整合，使用pandas庫中的dataframe進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，包括篩選關(guān)鍵損傷特征包括類型、位置、程度，應(yīng)用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，使數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，生成綜合道路損傷數(shù)據(jù)；

23、所述ar視圖生成子模塊基于綜合道路損傷數(shù)據(jù)，創(chuàng)建增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)視圖，使用unity3d結(jié)合vuforia軟件開發(fā)包構(gòu)建ar場(chǎng)景，通過腳本語言將實(shí)時(shí)道路損傷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)綁定至虛擬對(duì)象，調(diào)整虛擬對(duì)象的大小、位置、顏色匹配實(shí)時(shí)損傷情況，進(jìn)行三維交互視圖的同步更新，生成實(shí)時(shí)ar維修視圖；

24、所述維修輔助展示子模塊基于實(shí)時(shí)ar維修視圖，進(jìn)行維修方案的輔助展示，利用opencv進(jìn)行圖像處理，識(shí)別損傷區(qū)域的邊緣和形狀，結(jié)合ar視圖中的虛擬標(biāo)記，提供損傷定位和維修方向指引，生成增強(qiáng)實(shí)時(shí)維修輔助視圖。

25、優(yōu)選的，所述標(biāo)志識(shí)別與評(píng)估模塊包括圖像識(shí)別子模塊、狀態(tài)評(píng)估子模塊、評(píng)估結(jié)果輸出子模塊；

26、所述圖像識(shí)別子模塊基于增強(qiáng)實(shí)時(shí)維修輔助視圖，進(jìn)行道路標(biāo)志的圖像識(shí)別，使用python?tensorflow庫構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，定義模型結(jié)構(gòu)包括多個(gè)conv2d層和maxpooling2d層提取圖像特征，設(shè)置優(yōu)化器為adam，損失函數(shù)為categorical_crossentropy，進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，生成道路標(biāo)志識(shí)別信息；

27、所述狀態(tài)評(píng)估子模塊基于道路標(biāo)志識(shí)別信息，進(jìn)行標(biāo)志磨損和遮擋狀態(tài)的評(píng)估，采用圖像處理算法，應(yīng)用sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，hsv色彩空間轉(zhuǎn)換分析標(biāo)志顏色飽和度和明度，評(píng)估標(biāo)志的可見性和完整性，生成道路標(biāo)志完整性分析結(jié)果；

28、所述評(píng)估結(jié)果輸出子模塊基于道路標(biāo)志完整性分析結(jié)果，進(jìn)行最終評(píng)估結(jié)果的輸出，使用python?matplotlib庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，整合評(píng)估指標(biāo)，形成評(píng)估圖表，提供標(biāo)志狀態(tài)的綜合描述，生成標(biāo)志狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。

29、優(yōu)選的，所述聲音識(shí)別監(jiān)測(cè)模塊包括聲音數(shù)據(jù)采集子模塊、聲音事件識(shí)別子模塊、異常事件結(jié)果子模塊；

30、所述聲音數(shù)據(jù)采集子模塊基于標(biāo)志狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，進(jìn)行聲音數(shù)據(jù)的采集，通過聲音信號(hào)處理技術(shù)，在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域應(yīng)用butterworth濾波器去除背景噪聲，使用傅里葉變換提取聲音信號(hào)的頻譜特征，使數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足后續(xù)處理需求，生成處理后的聲音數(shù)據(jù)；

31、所述聲音事件識(shí)別子模塊基于處理后的聲音數(shù)據(jù)，執(zhí)行聲音事件的識(shí)別，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法通過python和tensorflow庫構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括多個(gè)卷積層conv2d用于提取聲音信號(hào)的時(shí)間頻率特征，通過循環(huán)層處理聲音的時(shí)序信息，并通過訓(xùn)練識(shí)別車輛鳴笛、緊急車輛警報(bào)的目標(biāo)聲音模式，生成聲音事件識(shí)別結(jié)果；

32、所述異常事件結(jié)果子模塊基于聲音事件識(shí)別結(jié)果，采用數(shù)據(jù)聚合方法，使用python對(duì)識(shí)別的聲音事件進(jìn)行整合與分析，并識(shí)別和評(píng)估交通異常情況，包括突發(fā)事故和緊急剎車聲，判斷交通流的異常變化，生成交通異常監(jiān)測(cè)結(jié)果。

33、優(yōu)選的，所述天氣條件影響分析模塊包括圖像序列處理子模塊、天氣影響分析子模塊、影響結(jié)果生成子模塊；

34、所述圖像序列處理子模塊基于交通異常監(jiān)測(cè)結(jié)果，執(zhí)行圖像序列處理，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過python?keras庫構(gòu)建rnn模型，模型采用循環(huán)層包括lstm處理圖像序列，分析序列圖像中的時(shí)間變化信息，學(xué)習(xí)天氣條件變化對(duì)道路狀況的影響，生成時(shí)序圖像分析結(jié)果；

35、所述天氣影響分析子模塊基于時(shí)序圖像分析結(jié)果，進(jìn)行天氣條件影響分析，采用時(shí)序分析技術(shù)，包括自回歸模型，結(jié)合歷史與實(shí)時(shí)天氣數(shù)據(jù)，通過python進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)響應(yīng)分析，預(yù)測(cè)天氣變化對(duì)道路安全的潛在影響，生成道路安全氣象預(yù)測(cè)結(jié)果；

36、所述影響結(jié)果生成子模塊基于道路安全氣象預(yù)測(cè)結(jié)果，進(jìn)行影響結(jié)果的生成，使用python和數(shù)據(jù)可視化工具包括matplotlib展示天氣變化對(duì)道路狀況的影響，整合分析結(jié)果，提供天氣變化對(duì)道路安全影響的展示，生成天氣條件影響結(jié)果。

37、優(yōu)選的，所述道路環(huán)境映射模塊包括圖像分割子模塊、環(huán)境識(shí)別子模塊、地圖更新子模塊；

38、所述圖像分割子模塊基于天氣條件影響結(jié)果，進(jìn)行圖像分割，采用全卷積網(wǎng)絡(luò)，使用python?tensorflow庫構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)包括卷積層用于提取圖像特征，上采樣層用于增加圖像分辨率，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)分類，區(qū)分道路、車輛、行人的環(huán)境元素，生成圖像分割結(jié)果；

39、所述環(huán)境識(shí)別子模塊基于圖像分割結(jié)果，采用u-net模型進(jìn)行環(huán)境識(shí)別，使用keras庫構(gòu)建u-net模型，通過特征圖的拼接提升圖像分割的精度，區(qū)分和識(shí)別道路環(huán)境中的差異化元素，包括道路、車輛、行人，生成環(huán)境識(shí)別結(jié)果；

40、所述地圖更新子模塊基于環(huán)境識(shí)別結(jié)果，采用地理信息系統(tǒng)技術(shù)，將識(shí)別的環(huán)境元素，包括道路、車輛、行人，融入地圖數(shù)據(jù)中，進(jìn)行空間數(shù)據(jù)的更新和優(yōu)化，反映實(shí)時(shí)道路環(huán)境狀況，生成道路環(huán)境地圖。

41、優(yōu)選的，所述動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè)模塊包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集子模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控分析子模塊、異常識(shí)別與通知子模塊；

42、所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集子模塊基于道路環(huán)境地圖，采集動(dòng)態(tài)道路數(shù)據(jù)，應(yīng)用光流估計(jì)方法，使用python計(jì)算機(jī)視覺庫中的金字塔lucas-kanade函數(shù)，分析連續(xù)圖像幀間像素的移動(dòng)，評(píng)估物體的運(yùn)動(dòng)方向和速度，生成動(dòng)態(tài)道路數(shù)據(jù)；

43、所述實(shí)時(shí)監(jiān)控分析子模塊基于動(dòng)態(tài)道路數(shù)據(jù)，使用孤立森林算法進(jìn)行異常行為檢測(cè)，設(shè)置孤立森林模型的參數(shù)，包括樹的數(shù)量和樣本的數(shù)量，使用python科學(xué)計(jì)算庫中的孤立森林函數(shù)，識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，生成異常行為識(shí)別結(jié)果；

44、所述異常識(shí)別與通知子模塊基于異常行為識(shí)別結(jié)果，進(jìn)行異常行為數(shù)據(jù)的整合，使用數(shù)據(jù)聚合技術(shù)匯總異常信息，形成實(shí)時(shí)監(jiān)控結(jié)果，通過通信接口發(fā)送警報(bào)通知，提醒關(guān)聯(lián)人員進(jìn)行應(yīng)急響應(yīng)，生成實(shí)時(shí)監(jiān)控與異常通知結(jié)果。

45、本技術(shù)中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

46、通過深度殘差網(wǎng)絡(luò)分辨率算法提升了圖像重建質(zhì)量，利用高光譜成像技術(shù)和支持向量機(jī)算法精準(zhǔn)識(shí)別道路材料狀況，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)提升維修效率，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升道路標(biāo)志識(shí)別準(zhǔn)確率，聲音信號(hào)處理和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升交通異常事件檢測(cè)率，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)天氣變化對(duì)道路安全的影響，全卷積網(wǎng)絡(luò)和u-net模型精確映射道路環(huán)境，以及光流估計(jì)方法和孤立森林算法實(shí)時(shí)監(jiān)控道路異常行為。

47、上述說明僅是本技術(shù)技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本技術(shù)的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本技術(shù)的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本技術(shù)的具體實(shí)施方式。