一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质

本发明属于道路工程相关，尤其涉及一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、公路路面在使用的过程中，受到所处的环境气候、交通荷载、养护维修水平等各种不确定性的因素影响下，道路性能状态会呈现衰减趋势，道路路面出现不同程度损坏，导致路面使用性能降低，缩短路面的服役时间。目前，道路性能状态的评估主要依赖于传统的检测手段和标准，针对路面病害计算路面性能指数，进而对道路性能状态进行评估。

3、然而，现有的道路状况评估方法往往缺少对道路病害尺寸的精细化分析，导致道路管理人员在制定养护决策时缺乏关键数据支持。虽然现有的道路养护决策关注道路性能状态关键影响因子的辨识，但是存在辨识不准确，以及缺乏关键影响因子的不同水平对于道路性能状态影响的详细分析，从而影响到对路面状况的科学预防性维护工作。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质，实现对道路病害尺寸进行精细分析，以及道路性能状态关键影响因子的不同水平对于道路性能状态影响的详细分析，后续为道路管理人员提供科学、合理的养护决策建议。

2、为实现上述目的，本发明的第一个方面提供一种道路性态关键影响因子辨识方法，包括：

3、对所获取的道路遥感图像，基于训练好的道路识别模型，得到道路病害识别的边界框和分割掩码；

4、基于所得到的道路病害识别的边界框和分割掩码，判断道路病害是否为规则病害；若为规则道路病害，则利用所得到的边界框计算病害面积；若为不规则道路病害，则利用所得到的分割掩码计算道路病害面积；

5、根据所得到的道路病害面积，计算路面损坏状况指标；

6、基于所述路面损坏状况指标，结合路面性态影响因素，利用多个回归预测模型进行预测，基于macbeth方法对多个回归预测模型赋予权重，辨识得到道路性态关键影响因子；

7、利用logistic模型，对辨识得到的道路性态关键影响因子的不同水平对路面损坏状况指标的影响进行分析。

8、本发明的第二个方面提供一种道路性态关键影响因子辨识系统，包括：

9、识别模块，用于对所获取的道路遥感图像，基于训练好的道路识别模型，得到道路病害识别的边界框和分割掩码；

10、判断模块，用于基于所得到的道路病害识别的边界框和分割掩码，判断道路病害是否为规则病害，若为规则道路病害，则利用所得到的边界框计算病害面积；若为不规则道路病害，则利用所得到的分割掩码计算道路病害面积；

11、计算模块，用于根据所得到的道路病害面积，计算路面损坏状况指标；

12、辨识模块，用于基于所述路面损坏状况指标，结合路面性态影响因素，利用多个回归预测模型进行预测，基于macbeth方法对多个回归预测模型赋予权重，辨识得到道路性态关键影响因子；

13、分析模块，用于利用logistic模型，对辨识得到的道路性态关键影响因子的不同水平对路面损坏状况指标的影响进行分析。

14、本发明的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种道路性态关键影响因子辨识方法。

15、本发明的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行一种道路性态关键影响因子辨识方法。

16、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

17、在本发明中，利用边界框和分割掩码判断道路病害是否为规则病害，若为规则道路病害，则利用边界框计算病害面积；若为不规则道路病害，则利用分割掩码计算道路病害面积，实现对病害尺寸的精确计算；利用多个回归预测模型对路面损坏状况指标的路面性态影响因素进行预测，利用基于macbeth方法对多个回归预测模型赋予权重，从而辨识道路性态关键影响因子；并引入logistic模型进一步分析道路性态关键影响因子在不同水平下对道路性能的具体影响，从而为道路管理人员提供更加科学和合理的养护决策，有助于延长道路的使用寿命并优化资源配置。

18、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，采用yolact模型作为道路识别模型，基于识别得到的边界框的坐标和分割掩码是否吻合，判断道路病害是否为规则病害；若所得到的边界框的坐标和分割掩码吻合，则为规则道路病害。

3.如权利要求1所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，基于所述路面损坏状况指标，结合路面性态影响因素，利用多个回归预测模型进行预测，基于macbeth方法对多个回归预测模型赋予权重，辨识得到道路性态关键影响因子，具体为：

4.如权利要求1所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，根据每个回归预测模型所对应的权重，计算所有道路性态影响因素的特征重要性数值，利用累积贡献率方法，辨识道路性态关键影响因子，具体为：

5.如权利要求1所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，利用logistic模型，对辨识得到的道路性态关键影响因子的不同水平对路面损坏状况指标的影响进行分析，具体为：

6.如权利要求5所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，利用边际效应方法，量化某个道路性态关键影响因子的不同水平对于路面损坏状况指标的具体影响，描述自变量的微小变化对因变量各级别概率的影响。

7. 如权利要求1所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法，其特征在于，所述路面性态影响因素包括路面结构设计、气候条件、交通量情况和养护历史；所述回归预测模型为决策树、随机森林、xgboost 和lightgbm 模型。

8.一种道路性态关键影响因子辨识系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种道路性态关键影响因子辨识方法。

技术总结本发明属于道路工程相关技术领域，为了解决道路性能状态关键影响因子辨识不准确以及缺少具体分析的问题，提出了一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质，利用边界框和分割掩码判断道路病害是否为规则病害，以此实现对病害尺寸的精确计算；利用多个回归预测模型对路面损坏状况指标的路面性态影响因素进行预测，利用基于MACBETH方法对多个回归预测模型赋予权重，从而辨识道路性态关键影响因子；并引入逻辑回归模型进一步分析道路性态关键影响因子在不同水平下对道路性能的具体影响，有助于延长道路的使用寿命并优化资源配置。技术研发人员：王建柱,郭洪宇,吴建清,张朔,岳庭如,田源,杜聪,张紫豪,魏明召受保护的技术使用者：山东大学技术研发日：技术公布日：2024/11/4