利用kNN方法的沥青路面平整度智能检测

摘要：

路面平整度是路面性能的主要技术指标之一,其准确、快速检测对于路面养护、维修和管理具有重要意义.文中利用自主开发的智能手机App采集行车状态等相关数据,开展了实际道路的行车试验,采集了振动加速度、车速等行车数据,研究了利用行车数据检测路面平整度IRI的可行性.本文中提出了以合成振动加速度作为行车振动加速度指标的方法,建立了归一化的kNN特征向量空间.研究结果表明:文中提出的方法技术简便、易于应用,提升了利用智能手机检测路面平整度IRI的检测精度,IRI检测绝对评价准确率达到78％以上,而考虑相邻评价后的相对准确率达到96％以上,可以满足道路路网中路面平整度IRI的实时检测和监测要求,在提高路面平整度IRI检测的针对性、减少路面性能总体检测量方面具有应用前景,可为路网路面的养护决策和管理提供宏观指导.

关键词：沥青路面、智能手机、IRI、检测、k临近算法(kNN)

所属期刊栏目：50

分类号：U411(道路工程)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56