论文部分内容阅读
我国公路通车里程位居全球第一且以约10万公里/年的速度增长，但路面状况检测装置却较少运用，为减少恶劣天气状况下的交通事故发生率，我国公路状况识别(是否结冰、积水、积雪或干燥)技术有待提高。因此，本文提出主要以太阳光为光源的基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别研究，研究内容包括：
(1)对微型光谱仪进行标定和性能测试。由于微型光谱仪主控板是针对C11708MA探测器自制而成，所以将其与标准光谱仪OSM-400进行分辨率标定。同时，通过实验确定微型光谱仪的暗电流大小和重复性性能，并测定合适的积分时间。
(2)设计路面状况识别实验平台。分析白天结冰和积水状态的“异物类谱”现象，设计近红外漫反射路面检测装置，通过偏振片装置解决微型光谱仪光强信号饱和问题，并说明在近红外光波段的基础上添加可见光波段的重要性。白天实验时，以太阳光为光源，与传统光源(激光)相比，避免了太阳光对传统光源的影响，并且简化了装备和安装要求。
(3)搭建软件平台。基于LabVIEW上位机实现实验数据采集，设计基于Linux的USB驱动和网络传输软件实现远距离数据传输，并通过标准偏差验证USB驱动的性能。
(4)研究路面状况识别。实验样本的采集和研究分为白天和夜间两部分，分别采集积水、结冰、积雪和干燥四种状态下的路面样本共3230份和240份。白天时以太阳光作为光源，通过样本归一化反射率光谱曲线的波峰、波谷个数及其范围能够有效识别积雪和干燥状态。同时，建立逻辑回归模型、BP神经网络模型和基于Dropout的BP神经网络模型识别结冰和积水状况，通过对比验证，基于Dropout的BP神经网络模型效果较好，识别率达到98.21%。夜间，以卤钨灯作为辅助光源，由于夜间结冰和积水不会发生“异物类谱”现象，可使用“组合阈值”法识别路面状况，且能够有效区分各状况。
综上所述，本文提出的基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别技术，能够较好的实现路面结冰、积水、积雪和干燥状况的识别，为道路状况识别提供了有效手段。
(1)对微型光谱仪进行标定和性能测试。由于微型光谱仪主控板是针对C11708MA探测器自制而成，所以将其与标准光谱仪OSM-400进行分辨率标定。同时，通过实验确定微型光谱仪的暗电流大小和重复性性能，并测定合适的积分时间。
(2)设计路面状况识别实验平台。分析白天结冰和积水状态的“异物类谱”现象，设计近红外漫反射路面检测装置，通过偏振片装置解决微型光谱仪光强信号饱和问题，并说明在近红外光波段的基础上添加可见光波段的重要性。白天实验时，以太阳光为光源，与传统光源(激光)相比，避免了太阳光对传统光源的影响，并且简化了装备和安装要求。
(3)搭建软件平台。基于LabVIEW上位机实现实验数据采集，设计基于Linux的USB驱动和网络传输软件实现远距离数据传输，并通过标准偏差验证USB驱动的性能。
(4)研究路面状况识别。实验样本的采集和研究分为白天和夜间两部分，分别采集积水、结冰、积雪和干燥四种状态下的路面样本共3230份和240份。白天时以太阳光作为光源，通过样本归一化反射率光谱曲线的波峰、波谷个数及其范围能够有效识别积雪和干燥状态。同时，建立逻辑回归模型、BP神经网络模型和基于Dropout的BP神经网络模型识别结冰和积水状况，通过对比验证，基于Dropout的BP神经网络模型效果较好，识别率达到98.21%。夜间，以卤钨灯作为辅助光源，由于夜间结冰和积水不会发生“异物类谱”现象，可使用“组合阈值”法识别路面状况，且能够有效区分各状况。
综上所述，本文提出的基于可见-近红外光谱技术的路面状况识别技术，能够较好的实现路面结冰、积水、积雪和干燥状况的识别，为道路状况识别提供了有效手段。