一种基于物流车辆数据的大规模路面性能劣化跟踪方法

本发明涉及一种基于物流车辆数据的大规模路面性能劣化跟踪方法，包括以下步骤：基于物流车辆的行车记录仪图像数据和记录的GPS位置数据，对图像中的多类型路面病害进行精确识别；采用伯努利函数评估路段最小检测频率；基于三阶段病害匹配算法实现路面性能劣化自动评估，第一阶段利用GPS位置数据对路面病害识别结果图片进行初步筛选，并利用最小检测频率进行图片采样，筛选出同一位置的带有病害的路面图片，第二阶段通过背景匹配确保图像属于同一场景或相似视角，第三阶段使用相邻局部区域匹配算法匹配特定的路面病害，实现路面性能劣化自动评估。与现有技术相比，本发明能够高频更新大规模路面损坏情况，实现了路面病害快速检测与匹配。
同济大学
刘成龙 | 杜豫川 | 杨瀚霖 | 李亦舜 | 吴荻非 | 钟山 | 高倩