【摘 要】
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及时发现路面异常,有助于道路质量和驾驶体验的提升。传统的路面异常检测手段需要依靠专业设备,检测成本非常高,影响了对各类道路的检测覆盖率和检测频率,也可能给交通安全带来一定的隐患。因此,探索一种高效的路面异常检测方法,对于道路的维护以及交通安全具有重要意义。针对以上问题,本文试图基于智能手机所获取的道路移动感知数据,探讨一种路面的异常检测和异常的类型识别方法。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于移
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及时发现路面异常,有助于道路质量和驾驶体验的提升。传统的路面异常检测手段需要依靠专业设备,检测成本非常高,影响了对各类道路的检测覆盖率和检测频率,也可能给交通安全带来一定的隐患。因此,探索一种高效的路面异常检测方法,对于道路的维护以及交通安全具有重要意义。针对以上问题,本文试图基于智能手机所获取的道路移动感知数据,探讨一种路面的异常检测和异常的类型识别方法。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于移动感知数据的路面异常检测方法。针对移动感知数据属于非线性、非平稳振动信号的特点,探讨了基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）的特征提取方法,可从原始信号中提取统计特征、IMF分量归一化能量特征以及Hilbert边际谱归一化频带能量特征。在此基础上,融合多种特征,提出了基于加权投票集成的路面异常检测方法。在公共数据集上,与相关方法相比,本文提出的方法具有更好的检测效果。在30条待检测的道路中,本文方法在20条上具有最优的检测效果,在所有方法中表现最好。同时,本文方法的平均F1分数达到了88.9%,比其他方法中最好的提高了10.4%。（2）提出了一种基于一维卷积神经网络的路面异常类型识别方法,可针对检测出的异常路面,区分坑洼、沥青减速度、金属减速度等异常类型。为验证该方法对路面异常类型识别的有效性,首先构建了具有三层卷积层的CNN4PAC模型（CNN for Pavement Anomaly Classification）,然后从网络的深度和多尺度两个方面对其优化并构建了CNN4PACE模型（CNN for Pavement Anomaly Classification Extended）。实验表明,与现有路面异常类型识别方法中常用的SVM、KNN等方法相比,CNN4PAC模型的分类准确率达到了95.04%,分别提高了3.55%和5.68%;CNN4PACE模型的分类准确率达到了98.58%,分别提高了7.09%和9.22%,且与CNN4PAC模型相比,其稳定性更好,收敛速度更快。
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