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申请/专利权人：南京智慧交通信息股份有限公司

摘要：本发明公开了基于雷视融合的公交巡检中道路病害闭环处理方法及系统，首先利用雷视边盒设备在公交道路巡检中分别处理校验任务和识别任务并得到道路病害数据，接着由雷视边盒设备将道路病害数据同步传输至后端管理设备，再通过后端管理设备根据设定的病害判断机制判断病害状态并获得病害状态判断结果，随后由后端管理设备根据病害状态判断结果获取病害处理意见并生成校核任务编码；本发明实现了具有根据识别出的道路病害数据自动确定道路巡检任务，并通过数据分析能及时发现病害和精确校核养护工作，实现了优化巡检任务的分配，提高了巡检效率和养护闭环处理效果，为城市道路交通的安全和高效运行提供了有力保障，适合被广泛推广和使用。

主权项：1.基于雷视融合的公交巡检中道路病害闭环处理方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤A，利用雷视边盒设备在公交道路巡检中分别处理校验任务和识别任务，得到道路病害数据，具体步骤如下，步骤A1，在每辆公交车自首站发车时，绑定该辆公交车编号的雷视边盒模块采用通讯部件检查后端管理模块是否派发校验任务，若存在校验任务，则解析校验任务并获得校核任务编码及校核病害位置；步骤A2，雷视边盒模块在公交车的规定线路行驶过程中进行识别任务，若识别到道路病害，则记录该道路病害发现时间、病害编号、病害发现位置、道路病害类型、道路病害面积、道路病害等级和发现公交车辆编号，具体步骤如下，步骤A21，数据采集，利用公交车搭载激光雷达和摄像头实时采集道路的三维点云数据和图像数据；步骤A22，数据预处理，对已进行时空配准的三维点云数据进行去噪和地面分割并提取道路表面信息，得到预处理后三维点云数据，再对图像数据进行去噪和色彩校正从而增强图像质量，得到预处理后图像数据；步骤A23，特征提取融合，从预处理后三维点云数据中提取形状、高度和密度特征，再从预处理后图像数据中提取颜色、纹理和形状特征，接着采用加权融合的方法将从预处理后三维点云数据中提取的形状、高度和密度特征及从预处理后图像数据中提取的颜色、纹理和形状特征进行融合并得到融合后特征向量，如公式1所示，Ffused＝wl·Flidar+wi·Fimage1其中，Ffused表示融合后特征向量，Flidar和Fimage分别表示预处理后三维点云数据和预处理后图像数据的特征向量，wl和wi分别表示预处理后三维点云数据和预处理后图像数据的权重；步骤A24，病害识别，将卷积神经网络MobileNetV2设为特征提取器，再将融合后特征向量作为输入，接着通过卷积神经网络MobileNetV2提取特征并添加全连接层，输出病害分类结果及预测病害边界框，再在预测病害边界框内增加每个点RGB值从而形成增强点云数据并作为病害图像信息；步骤A25，病害面积计算，从步骤A21三维点云数据中提取位于预测病害边界框内的点云数据并获得提取后点云数据，再将提取后点云数据投影至地平面并获得投影后点云数据，接着对投影后点云数据使用Graham扫描算法进行凸包构建从而找到点云的最小凸多边形，再利用最小凸多边形计算病害面积Area，如公式2所示， 其中，xj,yj是凸包的第j个顶点的坐标，n是凸包的顶点数；若边界框内存在多个病害区域，则每个区域的面积相加为病害面积；步骤A26，根据病害分类结果和病害面积评定病害等级，其中病害等级分为轻微等级、中等等级和严重等级；步骤A27，记录和输出道路病害数据，其中信息数据包含病害发现时间、病害编号、病害发现位置、病害类型、病害面积、病害等级、病害图像和发现公交车辆编号；步骤A3，计算病害发现位置和校核病害位置之间的距离，若在设定的距离阈值范围内，则为该病害赋予校核任务编码的值，若不在设定的距离阈值范围内，则为该病害的校核任务编码属性赋予空值；步骤A4，确定道路病害数据，所述道路病害数据包括该病害发现时间、病害编号、病害发现位置、道路病害类型、道路病害面积、道路病害等级、发现公交车辆编号和校核任务编码；步骤B，由雷视边盒设备将道路病害数据同步传输至后端管理设备，具体是每辆公交车从首站出发并到达末站完成当前班次的运行后，雷视边盒设备会将行驶过程中记录到的道路病害数据同步至公交道路巡检系统的后端管理设备，从而存入道路病害数据库；步骤C，通过后端管理设备根据设定的病害判断机制判断病害状态，获得病害状态判断结果，具体步骤如下，步骤C1，数据筛选与分类，后端管理设备同步公交车的道路病害数据并检查每条道路病害数据的校核任务编码，若校核任务编码为空值，则标记为新病害识别，若校核任务编码不为空值，则标记为旧病害校核，再筛选出标记为旧病害校核的数据并形成待校核数据集；步骤C2，校核任务匹配，对待校核数据集中的每一条数据利用校核任务编码在后端管理设备的道路病害数据库中查找对应的待校核病害；步骤C3，图像相似度比较与校核判断，将每一个校核任务编码下的待校核病害与待校核数据集中的对应病害图像进行相似度计算并获得相似度计算结果，若相似度计算结果超过设定阈值，则判定校核任务不通过，若所有相似度计算结果均低于设定阈值，则判定校核任务通过；步骤C4，循环处理与完成判断，重复步骤C2和步骤C3，直至所有校核任务编码的校核工作均完成；步骤D，由后端管理设备根据病害状态判断结果获取病害处理意见并生成校核任务编码，再将校核任务编码传输至道路病害管理指挥设备；步骤E，由道路病害管理指挥设备根据校核任务编码通知需负责处理病害的养护部门，再在养护部门完成养护处理后进行校验并获得校验结果，完成道路病害闭环处理作业。

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