[发明专利]一种基于神经网络的路基检测装置及方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的路基检测装置，涉及路基检测技术领域，包括固定装置、加速度传感器、处理器、激光测距传感器、摄像头和里程表传感器。本发明通过对路基检测装置的网络模型进行优化，对模型做了改进与提升，同时将改进后的模型应用在路基检测装置内，满足实际生产需求，提高生产精度，当压路机工作时，激光测距传感器测量出其到路面的距离，处理器用对距离信息进行处理，从而得到压路机所压实路面的平整度，摄像头实时传递压路机的图像信息，处理器通过图像识别输出压路机此时对应的位置信息，然后根据实际情况中路面的距离，来评估压路机压过路面的距离，并且将压路机已走过距离与其路面已压实遍数，实时显示在压路机前端。

技术领域

本发明涉及路基检测技术领域，具体为一种基于神经网络的路基检测装置及方法。

背景技术

随着我国经济的高速发展，大量的国家基础设施建设也是必不可少的，公路建设与地方经济的发展息息相关；伴随着计算机视觉的发展，计算机视觉得到了广泛的应用，同时计算机视觉领域中的目标检测也得到了极大的发展，无论是识别的精度还是速度，都得到了极大地提升；神经网络是当今最流行的人工智能技术之一，被设计用于模仿人脑的功能，主要用于图像和语音识别、自然语言处理、机器翻译和自动驾驶等领域，神经网络拥有着广阔的应用前景，将持续引领人工智能技术的发展。

现有技术中，如中国专利号为CN113668332A的“一种路基压实质量检测装置及方法”，包括如下步骤：在压路机对路基进行碾压时，获取压路机的振动轮对路基施加的竖向作用力，并同时获取振动轮的竖向位移量；根据所获取的振动轮对路基施加的竖向作用力和所述振动轮的竖向位移量，判断得出路基压实指标并输出。

在路基施工过程中存在的质量问题，其影响主要反应在路基沉降与路面开裂、路基塌陷等问题上，其主要原因可分为两类：路基在施工过程中对填料处理方式不当引起的沉陷，路基与其他建筑物的施工交汇处未选取较高强度的填料进行填筑，使得碾压施工时土样压实不充分从而发生路基下沉；因此，为加强路基施工质量的把控，可以科学应用路面压实技术，但是在道路建设过程中对于压路机的使用也是有一定的要求的，尤其是在沥青路面的建设施工过程中，摊铺机必须缓慢、均匀、连续不间断的摊铺，不得随意变换速度或中途停顿，以提高平整度，同时减少混合料的离析，摊铺速度控制在合理的范围内，因此，我们需要对压路机的工作过程进行实时的监控，让工程实施进展以及施工质量有很好的保证，围绕城市基础设施建设问题，市场需要一款对于压路机所经过的道路识别分析的系统。

所以我们提出了一种基于神经网络的路基检测装置及方法，以便于解决上述中提出的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于神经网络的路基检测装置，以解决上述背景技术提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于神经网络的路基检测装置，包括固定装置、加速度传感器、处理器、激光测距传感器、摄像头和里程表传感器，所述固定装置包括固定板、支撑架和连接件，所述固定板的顶部与处理器的底端固定安装，所述固定板的顶部一端与加速度传感器的底端固定安装，且所述固定板的顶部另一端与激光测距传感器的底部固定安装，所述固定板的顶部固定连接有里程表传感器。

优选的，所述连接件的一端与固定板固定一端固定安装，且所述连接件的另一端与摄像头的一端固定连接。

优选的，所述固定板的顶部固定连接有声光报警器，所述固定板的两端对称焊接有安装板。

优选的，所述固定板的底部两端对称焊接有两个固定架，所述支撑架的一端与固定架的一端焊接固定。

优选的，所述支撑架的底部一端设置有固定螺栓。

一种基于神经网络的路基检测装置的改进方法，包括以下步骤：

S1、采用yolov5s.yaml预训练模型作为初始权重；

S2、改进损失函数；