[发明专利]基于车载感知数据的城市道路路面故障实时检测方法

摘要

本发明提供了一种基于车载感知数据的城市道路路面故障实时检测方法，该方法的基本思想是以正态贝叶斯分类算法为基础，用车载感知数据构造一系列路面状况的状态分类特征，形成特征向量，利用历史数据和实时数据对道路路面状况进行检测。为实现上述目的，本发明提出的道路路面状况进行检测方法大致包括历史车载感知数据获取和处理步骤，贝叶斯分类器训练步骤和城市道路路面故障检测步骤。其有益效果是，本发明根据现有的车载感知数据，综合考虑多种车辆运行参数，利用正态贝叶斯分类器，自动检测道路路面故障，同时该方法采用尽量少的判别阈值并充分利用现有资源，易于工程实现。

主权项

1.基于车载感知数据的城市道路路面故障实时检测方法，其中，所述方法包括如下步骤：根据采样间隔，获取观测时段内检测道路上车辆的车载感知数据；对车载感知数据进行预处理，包括缺失数据和异常数据的处理；计算检测间隔内路面故障的一系列状态分类特征，构造特征向量；根据不同时间内的特征向量构建特征矩阵，计算每个故障类型在训练样本中出现的频率以及其协方差矩阵和均值向量，完成贝叶斯分类器的训练；对检测时段内车载感知数据进行处理，利用贝叶斯分类器对待检测道路的路面故障特征向量进行分类，分析结果，判断道路路面是否存在故障。