【摘 要】
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随着“建养并重”时代的到来，公路养护管理已逐渐成为当下中国公路发展的重点之一，传统的路面养护检测方法智能化和信息化不足，缺乏对路况的实时把握，己不能满足公路养护发展的需求。智能手机传感器应用技术的发展为路面养护提供了一种新型便捷的渠道，即以智能手机为载体，实现路面技术状况的快速检测与识别，为路面养护管理决策提供了新的途径。 本文主要围绕基于智能手机实现路面技术状况的智能识别展开研究。首先，借助成
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随着“建养并重”时代的到来，公路养护管理已逐渐成为当下中国公路发展的重点之一，传统的路面养护检测方法智能化和信息化不足，缺乏对路况的实时把握，己不能满足公路养护发展的需求。智能手机传感器应用技术的发展为路面养护提供了一种新型便捷的渠道，即以智能手机为载体，实现路面技术状况的快速检测与识别，为路面养护管理决策提供了新的途径。
本文主要围绕基于智能手机实现路面技术状况的智能识别展开研究。首先，借助成熟的智能手机软件开发技术，设计并研发了一款行车数据采集软件，基于该软件，在北京市怀柔、通州等地区，选取合适的平整度、车辙试验路段，采集不同路面技术状况下的三轴向振动加速度、速度、GPS等行车数据。其次，对采集的数据进行去噪、去直流等预处理，并基于MATLAB软件实现了行车数据与路面技术指标的匹配和分段。在此基础上，对不同平整度、不同车辙试验路段在不同速度下的三轴向振动加速度数据进行时域分析和频域分析;提取加权加速度平均值/aw时域特征值，采用Table Curve软件分别构建了不同路况与速度、/aw之间的3D模型，根据此模型进行时域修正;同时，根据不同路况主振频率变化规律进行频域修正。在修正数据的基础上，基于支持向量机(Supporrt Vector Machine)SVM算法建立了不同的分类器，对路面车辙和平整度进行训练和识别，同时结合GPS信息，搭建PHP调试环境，并调用百度地图API，最终将SVM分类模型结果进行可视化，使道路路面性能得到更直观的展现，为进行道路辅助分析和决策提供了新的方法。
本文以智能手机为载体，采集了不同路面状况的行车数据，并通过支持向量机算法实现了路面技术状况的智能识别，为实现路面的智能化检测提供了一定的借鉴意义。
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