多功能路面檢測車的檢測數(shù)據(jù)如何進(jìn)行分析處理？

多功能路面檢測車的檢測數(shù)據(jù)處理，需經(jīng)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、規(guī)律性分析、差異性分析、分布特征分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。首先采集路面技術(shù)狀況指標(biāo)、gis數(shù)據(jù)和路面圖片等，接著基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剔除異常值。隨后通過算術(shù)平均值、中位數(shù)等分析數(shù)據(jù)規(guī)律，用極差、標(biāo)準(zhǔn)偏差等考量差異，利用正態(tài)分布等確定分布特征。如此全面處理，才能讓檢測數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值，為路面養(yǎng)護(hù)等提供科學(xué)依據(jù) 。

在數(shù)據(jù)采集階段，多功能路面檢測車憑借多個(gè)傳感器，如面陣相機(jī)、高精度相機(jī)、探地雷達(dá)等，收集道路圖像數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)以及道路位置數(shù)據(jù)等。然而，由于各傳感器觸發(fā)時(shí)間和采樣周期不同，采集的數(shù)據(jù)位置不對(duì)應(yīng)，這就需要根據(jù)采集時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和關(guān)聯(lián)性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理至關(guān)重要，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和路面圖片，能有效剔除部分檢測指標(biāo)數(shù)據(jù)中的異常值。這些異常值可能由多種因素導(dǎo)致，如傳感器的短暫故障、外界干擾等。剔除它們，能使后續(xù)分析建立在更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。

規(guī)律性分析通過算術(shù)平均值和中位數(shù)來實(shí)現(xiàn)。算術(shù)平均值反映了數(shù)據(jù)的平均水平，而中位數(shù)則能在數(shù)據(jù)存在極端值時(shí)，更好地體現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。通過這些分析，可初步把握數(shù)據(jù)的整體特征。

差異性分析利用極差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和變異系數(shù)等指標(biāo)。極差展示了數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍，標(biāo)準(zhǔn)偏差衡量了數(shù)據(jù)偏離平均值的程度，變異系數(shù)則在不同數(shù)據(jù)集間進(jìn)行波動(dòng)性比較。例如在瀝青混凝土面層摩擦系數(shù)檢測中，變異系數(shù)就很好地反映了樣本數(shù)據(jù)的波動(dòng)性。

分布特征分析涉及正態(tài)分布、t分布等。正態(tài)分布具有特定的特點(diǎn)，通過計(jì)算置信區(qū)間和確定代表值，能進(jìn)一步了解數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，為后續(xù)的評(píng)價(jià)分級(jí)和養(yǎng)護(hù)方案制定提供有力支持。

總之，多功能路面檢測車的檢測數(shù)據(jù)分析處理是一個(gè)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪^程。從數(shù)據(jù)采集的源頭把控，到預(yù)處理的去偽存真，再到規(guī)律性、差異性和分布特征分析的深入挖掘，每個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相連。只有這樣，才能從海量的檢測數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息，為道路的養(yǎng)護(hù)和管理提供精準(zhǔn)的決策依據(jù)，保障道路的安全與暢通。