一种城市级交通基础设施养护系统及其应用方法

技术领域

本发明涉及养护系统领域，尤其涉及一种城市级交通基础设施养护系统及其应用方法。

背景技术

城市交通基础设施包括道路、桥梁、隧道等，对城市的发展和居民的生活起着重要的作用。然而，由于长期的使用和自然环境的冲击，交通基础设施容易出现磨损、老化、结构失稳等问题，影响交通安全和城市形象。目前，针对交通基础设施的养护工作多依赖于人工巡查和定期维护，存在效率低、成本高、难以发现潜在问题等问题。

1.人工巡查效率低：人工巡查需要大量人力和时间投入，不能及时、全面地发现问题。

2.维护成本高：定期维护消耗大量的人力、物力和财力资源，导致高额的维护成本。

3.难以发现潜在问题：人工巡查往往只能发现已经出现的问题，难以预测和预防潜在问题的发生。

为解决上述问题，本申请中提出一种城市级交通基础设施养护系统及其应用方法。

发明内容

(一)发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种城市级交通基础设施养护系统及其应用方法，本发明具有提高养护效率、降低养护成本、提前发现和解决潜在问题的效果。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种城市级交通基础设施养护系统，包括：

智能巡检模块，用于获取交通基础设施的图像和数据信息；

数据分析模块，用于对采集到的图像和数据进行处理和分析。

异常检测模块，用于识别交通基础设施的异常情况；

维修决策模块，用于制定养护维修方案，优化资源布局和计划安排；

养护执行模块，用于根据维修决策，进行实际的养护工作，修复和加固交通基础设施；

数据管理模块，用于对采集的数据进行存储、管理和查询。

一种城市级交通基础设施养护系统的应用方法，基于权利要求1所述的城市级交通基础设施养护系统，所述应用方法包括：

S1、智能巡检模块通过采集图像和数据，该模块可以实时监测交通基础设施的状态，并收集关键的养护所需信息；

S2、数据分析模块通过各种算法和技术，该模块可以对数据进行统计、分类、识别操作，帮助判断交通基础设施的健康状况；

S3、异常检测模块通过比对正常的状况和采集到的数据，自动检测出交通基础设施的异常问题；

S4、维修决策模块制定养护维修方案，优化资源布局和计划安排，该模块基于数据分析和异常检测的结果，结合预设的养护标准和资源限制，通过算法和决策模型，制定最佳的养护维修方案；

S5、养护执行模块根据维修决策，进行实际的养护工作，修复和加固交通基础设施，该模块负责组织和指导实施维修工作，调度维修人员和设备，监督工程进展和质量，确保养护工作按计划进行，并追踪维修结果；

S6、数据管理模块负责存储所有采集到的图像和数据，建立数据索引和管理机制，并提供数据查询和检索功能，支持用户获取特定数据并进行进一步的分析和应用。

优选的，S3中，异常问题包括损坏、故障和发出预警并提供相应的报告。

优选的，在S4中，养护维修方案包括修复措施、工期安排、成本估算。

优选的，图像处理算法：

图像预处理：$Img_{pre}＝f_{pre}(Img)$

其中，$f_{pre}$代表预处理函数，$Img$为输入图像，$Img_{pre}$为预处理后的图像；

特征提取：$feat_{img}＝f_{feat}(Img_{pre})$

其中，$f_{feat}$代表特征提取函数，$Img_{pre}$为输入预处理后的图像，$feat_{img}$为提取的图像特征向量；

目标识别：$label_{img}＝f_{cls}(feat_{img})$

其中，$f_{cls}$代表目标识别分类函数，$feat_{img}$为输入的图像特征向量，$label_{img}$为输出的目标类别标签。

优选的，声音处理算法：

滤波：对采集到的声音信号进行去噪和滤波操作，表示为audio_filt，其中audio_filt为处理后的声音信号；

频谱分析：对滤波后的声音信号进行频谱分析，提取频谱特征，表示为feat_audio；

异常检测：基于频谱特征，使用异常检测算法如高斯混合模型(GMM)进行异常检测，输出异常的概率或标签。

优选的，振动分析算法

振动数据表示为vibration；

基于振动数据进行结构健康状态和隐患程度识别，可采用时域分析、频域分析、小波变换方法。

优选的，机器学习算法：

基于历史数据进行训练，构建隐患识别模型，例如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)分类算法。

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

提高养护效率：利用智能巡检和数据分析技术，可快速、准确地获取交通基础设施的养护信息，提高养护工作的效率。

降低养护成本：通过智能化的维修决策和资源优化，减少了人力、物力和财力的浪费，降低了养护成本。

提前发现潜在问题：利用异常检测技术，可及早发现交通基础设施的潜在问题，采取相应的维护措施，预防事故的发生。

附图说明

图1为本发明提出的一种城市级交通基础设施养护系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

如图1所示，本发明提出的一种城市级交通基础设施养护系统，包括：

智能巡检模块，用于获取交通基础设施的图像和数据信息；

数据分析模块，用于对采集到的图像和数据进行处理和分析；

异常检测模块，用于识别交通基础设施的异常情况；

维修决策模块，用于制定养护维修方案，优化资源布局和计划安排；

养护执行模块，用于根据维修决策，进行实际的养护工作，修复和加固交通基础设施；

数据管理模块，用于对采集的数据进行存储、管理和查询。

一种城市级交通基础设施养护系统的应用方法，基于权利要求1所述的城市级交通基础设施养护系统，所述应用方法包括：

S1、智能巡检模块通过采集图像和数据，该模块可以实时监测交通基础设施的状态，并收集关键的养护所需信息；

S2、数据分析模块通过各种算法和技术，该模块可以对数据进行统计、分类、识别操作，帮助判断交通基础设施的健康状况；

S3、异常检测模块通过比对正常的状况和采集到的数据，自动检测出交通基础设施的异常问题；异常问题包括损坏、故障和发出预警并提供相应的报告。

S4、维修决策模块制定养护维修方案，优化资源布局和计划安排，该模块基于数据分析和异常检测的结果，结合预设的养护标准和资源限制，通过算法和决策模型，制定最佳的养护维修方案；养护维修方案包括修复措施、工期安排、成本估算；

S5、养护执行模块根据维修决策，进行实际的养护工作，修复和加固交通基础设施，该模块负责组织和指导实施维修工作，调度维修人员和设备，监督工程进展和质量，确保养护工作按计划进行，并追踪维修结果；

S6、数据管理模块负责存储所有采集到的图像和数据，建立数据索引和管理机制，并提供数据查询和检索功能，支持用户获取特定数据并进行进一步的分析和应用。

图像处理算法：

图像预处理：$Img_{pre}＝f_{pre}(Img)$

其中，$f_{pre}$代表预处理函数，$Img$为输入图像，$Img_{pre}$为预处理后的图像；

特征提取：$feat_{img}＝f_{feat}(Img_{pre})$

其中，$f_{feat}$代表特征提取函数，$Img_{pre}$为输入预处理后的图像，$feat_{img}$为提取的图像特征向量；

目标识别：$label_{img}＝f_{cls}(feat_{img})$

其中，$f_{cls}$代表目标识别分类函数，$feat_{img}$为输入的图像特征向量，$label_{img}$为输出的目标类别标签。

声音处理算法：

滤波：对采集到的声音信号进行去噪和滤波操作，表示为audio_filt，其中audio_filt为处理后的声音信号；

频谱分析：对滤波后的声音信号进行频谱分析，提取频谱特征，表示为feat_audio；

异常检测：基于频谱特征，使用异常检测算法如高斯混合模型(GMM)进行异常检测，输出异常的概率或标签。

振动分析算法

振动数据表示为vibration；

基于振动数据进行结构健康状态和隐患程度识别，可采用时域分析、频域分析、小波变换方法。

机器学习算法：

基于历史数据进行训练，构建隐患识别模型，例如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)分类算法。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。