隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車保有量以年均10%的速度增長,汽車已成為人們不可或缺的代步工具,但由于汽車數(shù)量的大幅度增加,公路所承受的壓力也越來越大,道路路面損壞情況不可避免。然而,道路的檢測和維護(hù)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上汽車的增長速度,路面異常（如坑洼等）不僅會影響駕乘人員的舒適度,而且嚴(yán)重的情況會影響道路使用者的安全,造成重大財(cái)產(chǎn)損失。針對這一問題,本文設(shè)計(jì)并開發(fā)了一個(gè)基于移動(dòng)智能終端的道路狀況檢測系統(tǒng),通過車載移動(dòng)終端內(nèi)置的傳感器采集道路狀況數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)傳輸匯聚到服務(wù)器,分析處理后,將道路狀況標(biāo)注在地圖上,結(jié)合地圖導(dǎo)航功能為駕駛者提供道路狀況預(yù)警服務(wù)。論文主要工作如下:（1）通過分析道路狀況檢測的基本需求和應(yīng)用場景,設(shè)計(jì)基于移動(dòng)終端的道路狀況檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。主要包括數(shù)據(jù)采集與處理、道路狀況分類及道路狀況預(yù)警三個(gè)部分,數(shù)據(jù)采集部分主要是在車輛行駛過程中利用樹莓派系統(tǒng)內(nèi)置加速度、陀螺儀等傳感器采集數(shù)據(jù),進(jìn)而計(jì)算行駛車輛加速度、震動(dòng)幅度、偏移數(shù)據(jù)和行駛車輛位置數(shù)據(jù)等信息,形成道路路面狀態(tài)數(shù)據(jù)庫;道路狀況分類主要是在服務(wù)器端對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,完成分類工作;道路狀況預(yù)警主要是在車輛行駛過程中前... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文工作及組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文主要工作
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
2 基于移動(dòng)智能終端的道路狀況檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.1 系統(tǒng)基本組成
    2.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
    2.3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
        2.3.1 眾包數(shù)據(jù)采集
        2.3.2 數(shù)據(jù)清洗
        2.3.3 數(shù)據(jù)分割
        2.3.4 特征提取
        2.3.5 分類方法
        2.3.6 數(shù)據(jù)融合
    2.4 本章小結(jié)
3 基于馬田系統(tǒng)的道路狀況檢測方法
    3.1 問題描述
    3.2 馬田系統(tǒng)
        3.2.1 馬田系統(tǒng)概述
        3.2.2 馬田系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)步驟
        3.2.3 馬田系統(tǒng)的特點(diǎn)
    3.3 基于馬田系統(tǒng)的道路狀況檢測模型
        3.3.1 構(gòu)造基準(zhǔn)空間
        3.3.2 基準(zhǔn)空間有效性驗(yàn)證
        3.3.3 基準(zhǔn)空間特征優(yōu)化
        3.3.4 道路狀況分類
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        3.4.2 模型驗(yàn)證
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于D-S證據(jù)理論的道路狀況融合方法
    4.1 問題描述
    4.2 D-S證據(jù)理論
        4.2.1 D-S證據(jù)理論概述
        4.2.2 D-S證據(jù)理論的組合規(guī)則
        4.2.3 D-S證據(jù)理論的特點(diǎn)
    4.3 基于D-S證據(jù)理論的道路狀況融合模型
        4.3.1 確定假設(shè)空間
        4.3.2 路況BPA的確定
        4.3.3 組合規(guī)則
        4.3.4 路況數(shù)據(jù)合成與診斷
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 算法驗(yàn)證
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 道路狀況檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)分析
        5.1.1 系統(tǒng)功能性需求
        5.1.2 系統(tǒng)非功能性需求
        5.1.3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
        5.1.4 開發(fā)環(huán)境介紹
    5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        5.2.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
        5.2.2 客戶端設(shè)計(jì)
        5.2.3 服務(wù)器設(shè)計(jì)
    5.3 基于樹莓派系統(tǒng)的智能網(wǎng)關(guān)
        5.3.1 樹莓派功能設(shè)計(jì)
        5.3.2 樹莓派工作流程
    5.4 基于Android的導(dǎo)航APP
        5.4.1 APP設(shè)計(jì)
        5.4.2 APP功能模塊結(jié)構(gòu)
        5.4.3 APP主要功能界面
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于回字形法路面裂縫圖像增強(qiáng)[J]. 譚海婷,英紅,馬驍,汪文,包娜娜.  住宅與房地產(chǎn). 2017(06)
[4]基于結(jié)構(gòu)光的路面裂縫檢測方法研究[J]. 宋葵陽,徐貴力,李開宇,賈銀亮.  機(jī)械制造與自動(dòng)化. 2016(06)
[5]基于分?jǐn)?shù)階偏微分的路面裂縫圖像增強(qiáng)新模型[J]. 洪曉江.  公路交通科技. 2016(12)
[6]城市坑洞覆土厚度探測及快速安全評估探討[J]. 矯恒信.  鐵道建筑技術(shù). 2016(08)
[7]基于結(jié)構(gòu)光的公路路面裂縫檢測關(guān)鍵技術(shù)[J]. 許海標(biāo).  科技與企業(yè). 2016(10)
[8]基于FCM聚類算法的馬田系統(tǒng)研究[J]. 任化娟,趙義恒,朱秋平,溫彬彬,齊建奎.  無線互聯(lián)科技. 2016(07)
[9]基于雙相掃描檢測的路面三維裂縫識別方法[J]. 孫朝云,趙海偉,李偉,郝雪麗,呼延菊.  中國公路學(xué)報(bào). 2015(02)
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博士論文
[1]基于二維圖像和深度信息的路面裂縫檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 黃建平.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]低信噪比路面裂縫增強(qiáng)與提取方法研究[D]. 鄒勤.武漢大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于眾包模式的城市級路面危害坑洞檢測技術(shù)[D]. 楊超.上海交通大學(xué) 2015
[2]基于LabVIEW的路面裂縫三維檢測軟件設(shè)計(jì)[D]. 蘇超.長安大學(xué) 2014
[3]基于k-means算法的馬田系統(tǒng)研究及其在個(gè)人信用評價(jià)中的應(yīng)用[D]. 鄒雅瑩.南京理工大學(xué) 2014
[4]路面裂縫圖像檢測算法研究[D]. 朱平哲.河南科技大學(xué) 2012
[5]路面裂縫圖像自動(dòng)識別系統(tǒng)研究[D]. 趙軻.長安大學(xué) 2009



本文編號：3387164