【摘 要】
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随着时代的发展,我国公路网在迅速的扩建,至2019年底,我国公路的铺建里程已超过500万公里。但随着公路的扩建,因路况（积水、结冰、干燥）导致的交通事故也在不断的上升,而我国在路面状况检测技术方面仍有不足,且目前已在公路上使用的检测装置大部分源于国外,价格也较为昂贵。故本文提出一种基于VNIR（可见-近红外）光谱技术和机器学习的路面状况检测方案,该方案的主要研究内容如下:（1）对该方案的检测原理进
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随着时代的发展,我国公路网在迅速的扩建,至2019年底,我国公路的铺建里程已超过500万公里。但随着公路的扩建,因路况（积水、结冰、干燥）导致的交通事故也在不断的上升,而我国在路面状况检测技术方面仍有不足,且目前已在公路上使用的检测装置大部分源于国外,价格也较为昂贵。故本文提出一种基于VNIR（可见-近红外）光谱技术和机器学习的路面状况检测方案,该方案的主要研究内容如下:（1）对该方案的检测原理进行了分析,确定方案在原理上的可行性,并对近红外光谱分析技术的分析过程及检测方式进行介绍分析,经对比分析最终采用近红外漫反射检测法获取路面的光谱数据。（2）介绍了可见-近红外微型光谱仪的构成,并针对仪器的积分时间、重复性性能两方面设计测试试验,分别确定了白天和夜晚的最佳积分时间,且验证了微型光谱仪的重复性性能。（3）根据近红外漫反射检测法设计了路面反射光谱采集系统,对采集方案进行了详细的阐述,并针对白天路面光谱采集中出现的仪器输出饱和问题和不同路面的类谱现象进行了分析,指明了仪器的最佳工作范围为最大输出范围的1/3～2/3,分别提出了通过加装偏振片的方法解决仪器输出饱和问题,加入参考本底的明显特征点解决类谱现象。（4）设计了路面状况检测的软件平台。包括基于LabVIEW的用户交互上位机设计,其集成了光谱数据采集、预处理、存贮及仪器积分时间控制功能,基于嵌入式C语言编写USB驱动,实现光谱数据的USB传输。为了实现数据的远距离传输,利用嵌入式开发板S3C2440集成的网口设计网络传输程序,使数据能够传输到远距离的终端。并利用标准偏差计算公式和数据传输前后的对比分析,完成USB传输和网络传输的性能验证。（5）建立可见-近红外光谱路面状况识别模型。建模之前对光谱数据进行了特征波段的选取和平滑去噪预处理,因要完成全天的路面状况检测,故分别建立白天和夜晚的识别模型,白天模型建立部分:为了完成各路面状况的区分及积水路面的厚度预测,故建立了路面的定量分析模型,本文采用SVM和BP神经网络建立路面区分的定量模型,并做对比分析,实验表明BP神经网络定量模型具有更好的识别效果,验证集识别率达96.85%,识别出积水路面后,建立两隐含层的BP神经网络对积水厚度进行定量分析,结果表明验证集准确率为86.56%。夜晚模型建立部分:因夜晚不存在白天的类谱现象,无需添加额外特征点,故本文通过建立一个BP神经网络同时完成路面区分的定量分析及积水路面的定量分析,实验结果表明路面区分时模型验证集的准确率为100%,厚度分析时验证集的准确率为96.67%。
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