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

背景技術：

1、圖像處理技術領域涉及對圖像數(shù)據(jù)的分析、修改和改進，以達成特定的目標，如增強圖像質(zhì)量、提取重要特征、識別模式及對象，在公路檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，這一技術領域尤為關鍵，因其能夠處理來自攝像頭、傳感器設備捕獲的公路圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過應用各種算法和技術手段，如邊緣檢測、對象識別、圖像分割，圖像處理旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，以支持進一步的分析和決策制定。該技術領域的進展，特別是在機器學習和人工智能的加持下，極大地提升了數(shù)據(jù)處理的準確性和效率，使其在公路檢測和分析系統(tǒng)中發(fā)揮著核心作用。

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

3、傳統(tǒng)公路檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)由于缺乏高效的圖像處理算法和細致的環(huán)境感知能力，無法準確識別和評估道路表面損傷、標志磨損及環(huán)境變化，導致道路維護工作反應遲緩，維修決策不夠精準，傳統(tǒng)系統(tǒng)在交通異常事件檢測和天氣條件對道路影響的預測方面也存在明顯不足，無法有效預警潛在安全風險，增加了交通事故的風險。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術通過提供了公路檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)公路檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)由于缺乏高效的圖像處理算法和細致的環(huán)境感知能力，無法準確識別和評估道路表面損傷、標志磨損及環(huán)境變化，導致道路維護工作反應遲緩，維修決策不夠精準，傳統(tǒng)系統(tǒng)在交通異常事件檢測和天氣條件對道路影響的預測方面也存在明顯不足，無法有效預警潛在安全風險，增加了交通事故的風險的問題。

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

3、本技術提供了公路檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括圖像清晰度增強模塊、光譜分析模塊、增強實時輔助模塊、標志識別與評估模塊、聲音識別監(jiān)測模塊、天氣條件影響分析模塊、道路環(huán)境映射模塊、動態(tài)監(jiān)測與異常檢測模塊；

4、所述圖像清晰度增強模塊基于初始分辨率道路圖像，采用深度殘差網(wǎng)絡分辨率算法，通過構建深層殘差塊學習分辨率圖像間的映射關系，通過增加網(wǎng)絡的深度提升圖像重建質(zhì)量，輸出分辨率圖像，識別和分析道路表面的損傷，生成細化道路圖像；

5、所述光譜分析模塊基于細化道路圖像，采用高光譜成像技術和支持向量機算法，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進行多維數(shù)據(jù)的分類處理，識別差異化材料的光譜簽名，監(jiān)測道路磨損和油污情況，生成材料狀況分析結(jié)果；

6、所述增強實時輔助模塊基于材料狀況分析結(jié)果，采用增強現(xiàn)實技術，通過結(jié)合實時道路損傷數(shù)據(jù)與用戶視野，利用移動設備和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，提升維修效率和準確性，生成增強實時維修輔助視圖；

7、所述標志識別與評估模塊基于增強實時維修輔助視圖，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過深度學習技術從圖像中識別道路標志，并評估其磨損和遮擋狀態(tài)，提升標志識別的準確率，對標志的可見性和完整性進行評估，生成標志狀態(tài)評估結(jié)果；

8、所述聲音識別監(jiān)測模塊基于標志狀態(tài)評估結(jié)果，采用聲音信號處理技術和深度神經(jīng)網(wǎng)絡，通過對聲音信號進行頻率分析和深度學習模型的訓練，識別目標聲音模式，提升交通異常事件的檢測率，生成交通異常監(jiān)測結(jié)果；

9、所述天氣條件影響分析模塊基于交通異常監(jiān)測結(jié)果，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過分析序列圖像中的時間信息，學習天氣條件變化對道路狀況的影響，并通過時序分析方法對歷史與實時天氣數(shù)據(jù)進行綜合處理與分析，預測天氣變化對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)絡和u-net模型，通過對圖像進行像素級的分類，區(qū)分道路、車輛、行人，并通過圖像分割技術提升環(huán)境識別的準確度，生成道路環(huán)境地圖；

11、所述動態(tài)監(jiān)測與異常檢測模塊基于道路環(huán)境地圖，采用光流估計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評估物體的運動方向和速度，利用孤立森林算法檢測異常行為，結(jié)合動態(tài)監(jiān)測和異常檢測的方法，實時監(jiān)控道路使用情況并識別異常行為，生成實時監(jiān)控與異常通知結(jié)果。

12、優(yōu)選的，所述細化道路圖像包括道路表面損傷特征、道路標線、道路環(huán)境細節(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，所述增強實時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，所述標志狀態(tài)評估結(jié)果包括道路標志的識別信息、磨損程度評估和遮擋狀態(tài)，所述交通異常監(jiān)測結(jié)果包括目標聲音模式識別和異常事件檢測，所述天氣條件影響結(jié)果包括天氣變化對道路狀況的影響評估和未來時間段天氣條件對道路安全的潛在影響預測，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，所述實時監(jiān)控與異常通知結(jié)果包括物體的運動方向、速度評估、異常行為的檢測。

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

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)整符合深度學習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)絡進行分辨率增強，使用python?tensorflow構建網(wǎng)絡，設置殘差塊包括多個3x3卷積層，激活函數(shù)采用線性整流函數(shù)，通過添加多個殘差塊逐步提升圖像分辨率，生成增強后分辨率重建圖像；

16、所述細化圖像輸出子模塊基于增強后分辨率重建圖像，使用開源計算機視覺庫的高斯模糊算法進行平滑處理，減少圖像噪聲，保留關鍵紋理信息，應用canny邊緣檢測算法突出損傷區(qū)域的信息，通過識別圖像中損傷區(qū)域的邊界，增強損傷的可視性，生成細化道路圖像。

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、材料狀況識別子模塊；

18、所述光譜圖像采集子模塊基于細化道路圖像，采集光譜數(shù)據(jù)，使用高光譜相機按照400-1000nm的波長范圍，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)的關鍵特征，主成分分析轉(zhuǎn)換器設置主成分數(shù)目為10，保留光譜數(shù)據(jù)中關鍵變異信息，生成光譜特征信息；

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

21、優(yōu)選的，所述增強實時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，進行道路損傷數(shù)據(jù)的收集和整合，使用pandas庫中的dataframe進行數(shù)據(jù)整理，包括篩選關鍵損傷特征包括類型、位置、程度，應用數(shù)據(jù)標準化處理，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)建增強現(xiàn)實視圖，使用unity3d結(jié)合vuforia軟件開發(fā)包構建ar場景，通過腳本語言將實時道路損傷數(shù)據(jù)動態(tài)綁定至虛擬對象，調(diào)整虛擬對象的大小、位置、顏色匹配實時損傷情況，進行三維交互視圖的同步更新，生成實時ar維修視圖；

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

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

26、所述圖像識別子模塊基于增強實時維修輔助視圖，進行道路標志的圖像識別，使用python?tensorflow庫構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，定義模型結(jié)構包括多個conv2d層和maxpooling2d層提取圖像特征，設置優(yōu)化器為adam，損失函數(shù)為categorical_crossentropy，進行模型訓練和驗證，生成道路標志識別信息；

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

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

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

30、所述聲音數(shù)據(jù)采集子模塊基于標志狀態(tài)評估結(jié)果，進行聲音數(shù)據(jù)的采集，通過聲音信號處理技術，在數(shù)字信號處理領域應用butterworth濾波器去除背景噪聲，使用傅里葉變換提取聲音信號的頻譜特征，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)行聲音事件的識別，應用深度學習算法通過python和tensorflow庫構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡，設置網(wǎng)絡結(jié)構包括多個卷積層conv2d用于提取聲音信號的時間頻率特征，通過循環(huán)層處理聲音的時序信息，并通過訓練識別車輛鳴笛、緊急車輛警報的目標聲音模式，生成聲音事件識別結(jié)果；

32、所述異常事件結(jié)果子模塊基于聲音事件識別結(jié)果，采用數(shù)據(jù)聚合方法，使用python對識別的聲音事件進行整合與分析，并識別和評估交通異常情況，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)測結(jié)果，執(zhí)行圖像序列處理，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，通過python?keras庫構建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間變化信息，學習天氣條件變化對道路狀況的影響，生成時序圖像分析結(jié)果；

35、所述天氣影響分析子模塊基于時序圖像分析結(jié)果，進行天氣條件影響分析，采用時序分析技術，包括自回歸模型，結(jié)合歷史與實時天氣數(shù)據(jù)，通過python進行歷史數(shù)據(jù)趨勢分析和實時數(shù)據(jù)響應分析，預測天氣變化對道路安全的潛在影響，生成道路安全氣象預測結(jié)果；

36、所述影響結(jié)果生成子模塊基于道路安全氣象預測結(jié)果，進行影響結(jié)果的生成，使用python和數(shù)據(jù)可視化工具包括matplotlib展示天氣變化對道路狀況的影響，整合分析結(jié)果，提供天氣變化對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，進行圖像分割，采用全卷積網(wǎng)絡，使用python?tensorflow庫構建網(wǎng)絡，網(wǎng)絡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，對圖像進行像素級分類，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)境識別子模塊基于圖像分割結(jié)果，采用u-net模型進行環(huán)境識別，使用keras庫構建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)境識別結(jié)果；

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

41、優(yōu)選的，所述動態(tài)監(jiān)測與異常檢測模塊包括動態(tài)數(shù)據(jù)采集子模塊、實時監(jiān)控分析子模塊、異常識別與通知子模塊；

42、所述動態(tài)數(shù)據(jù)采集子模塊基于道路環(huán)境地圖，采集動態(tài)道路數(shù)據(jù)，應用光流估計方法，使用python計算機視覺庫中的金字塔lucas-kanade函數(shù)，分析連續(xù)圖像幀間像素的移動，評估物體的運動方向和速度，生成動態(tài)道路數(shù)據(jù)；

43、所述實時監(jiān)控分析子模塊基于動態(tài)道路數(shù)據(jù)，使用孤立森林算法進行異常行為檢測，設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科學計算庫中的孤立森林函數(shù)，識別數(shù)據(jù)中的異常點，生成異常行為識別結(jié)果；

44、所述異常識別與通知子模塊基于異常行為識別結(jié)果，進行異常行為數(shù)據(jù)的整合，使用數(shù)據(jù)聚合技術匯總異常信息，形成實時監(jiān)控結(jié)果，通過通信接口發(fā)送警報通知，提醒關聯(lián)人員進行應急響應，生成實時監(jiān)控與異常通知結(jié)果。

45、本技術中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優(yōu)點：

46、通過深度殘差網(wǎng)絡分辨率算法提升了圖像重建質(zhì)量，利用高光譜成像技術和支持向量機算法精準識別道路材料狀況，增強現(xiàn)實技術提升維修效率，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型與深度學習技術提升道路標志識別準確率，聲音信號處理和深度神經(jīng)網(wǎng)絡提升交通異常事件檢測率，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測天氣變化對道路安全的影響，全卷積網(wǎng)絡和u-net模型精確映射道路環(huán)境，以及光流估計方法和孤立森林算法實時監(jiān)控道路異常行為。

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