[00359493]基于先验概率与大数据的道路病害自动识别关键技术及应用

近年来，中国公路交通步入了快速发展的轨道。2012年全国高速公路通车里程就已达9.6万公里，已经超越了美国的9.2万公里，居世界第一。截至2016年底，中国高速公路通车总里程已超过13万公里。“十三五”期间，公路交通也将继续保持较快发展的速度；随着通车里程的不断增长，公路检测养护的重要性和紧迫性日益凸显。路面病害一般是通过检测车拍摄的路面图像进行检测和识别的，如果采用纯人工看并进行标记的方式，不仅速度慢，工作强度大，由于视力疲劳原因很容易遗漏部分病害。该成果采用计算机自动识别病害，并对病害演化做出评估，提出维护时间与实施方案的建议，旨在节约人力、物力和财力，从而能更早发现病害并对病害进行处理，达到控制病害进一步发展的目的，提高行车安全。主要创新点如下：该成果以道路病害识别为应用背景，针对病害识别存在的主要技术问题(难题)：复杂路面去噪问题、路面病害提取精度和速度问题、路面病害自动分类问题和病害评估与建议问题，提出了一种基于先验概率的视觉显著性识别方法，达到有效去噪和提高识别率的目的。具体为：(1)针对复杂路面去噪问题，开展了基于背景先验概率的视觉显著性去噪方法研究，建立了基于背景先验概率的视觉显著性模型，通过背景节点特征提取和背景吸收节点选择，实现路面环境复杂、光照复杂条件下的去噪。为后期病害识别提供了图像质量保障。(2)针对路面病害提取精度和速度问题，开展了基于前景先验概率的视觉显著性检测方法研究。通过像素级前景先验概率模型和子块级前景先验概率模型的融合，取长补短，最终实现病害的高精度和快速检测。(3)针对路面病害自动分类问题，开展了基于先验概率的路面病害分类方法研究，通过病害多属性特征抽取和多特征流形学习，进而进行多特征融合与降维，实现了在半监督硬约束条件下的目标函数求解，完成病害类型的分类。(4)针对病害评估与维护建议问题，首次提出了病害演化模型与病害等级评估模型，使用双线性拟合函数与插值算法，能根据同一地点的不同时间段病害的演化过程进行跟踪、模拟和分析并给出病害维护建议，为养护部门提供决策支持。技术成果：该成果通过了验收鉴定，意见为：“课题成果内容齐全、技术先进、实用性强，具有广泛的工程应用价值。成果总体上达到国际先进水平”；该项目也获得了交通部科学研究院标准计量研究所的校验证书，各项性能指标均达到(超过)标准；该成果授权发明专利10项，发表高水平论文20余篇。推广应用情况：该成果围绕道路病害巡查展开工程推广应用，仅按江苏高速公路2万公里算，近2年中，该成果仅在江苏道路检测中创造的经济价值就约为1.2亿元，具有极大的经济价值和应用前景。