本发明涉及超声检测，具体涉及基于超声技术的路基压实度智能检测方法及系统。
背景技术：
1、路基是道路建设的基础，是行车安全和通行顺畅的关键，因此需要对路基的压实度进行检测。目前常用超声技术对路基进行检测，超声技术具有非破坏性、实时性强、适用范围广等优势，超声技术通过发射超声波并接收回波，通过测量超声波的传播时间来获取路基压实度。
2、目前常用显著性检测算法对路基压实度进行检测，但在检测过程中，每个数据与邻域数据进行比较时，通过固定尺度比较邻域数据点的变化，无法适用存在多段变化的数据，导致路基压实度的检测结果不准确。
技术实现思路
1、本发明提供基于超声技术的路基压实度智能检测方法及系统，以解决现有的问题。
2、本发明的基于超声技术的路基压实度智能检测方法及系统采用如下技术方案：
3、本发明提出了基于超声技术的路基压实度智能检测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取超声时间序列；所述超声时间序列中包含若干传播时间数据；
5、在超声时间序列中将任意一个传播时间数据记为目标传播时间数据；根据目标传播时间数据以及超声时间序列，得到每个传播时间数据的邻域数据区间；
6、根据超声时间序列中每个传播时间数据、目标传播时间数据及其邻域数据区间内的每个传播时间数据，得到目标传播时间数据的初始显著性值；
7、对目标传播时间数据的邻域数据区间通过延伸，获取若干更新邻域数据区间，根据目标传播时间数据的邻域数据区间和每个更新邻域数据区间，以及其他传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重；
8、根据目标传播时间数据的初始显著性值、目标传播时间数据的所有更新邻域数据区间及其显著性值权重，以及目标传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据的修正显著性值；
9、根据目标传播时间数据的修正显著性值，得到压实度异常点。
10、进一步地，所述获取超声时间序列，包括的具体步骤如下：
11、在待检测路段上，由待测路段的一端到另一端，设置若干测量点，利用超声波探测仪分别在每个测量点进行测量，获得每个测量点的超声波的传播时间数据，从待测路段的一端到另一端按照测量点的位置顺序，将每个测量点的超声波的传播时间数据进行排列，得到超声时间序列。
12、进一步地，所述根据目标传播时间数据以及超声时间序列，得到每个传播时间数据的邻域数据区间，包括的具体步骤如下：
13、在超声时间序列中，由目标传播时间数据左侧的第一个传播时间数据开始，计算目标传播时间数据左侧每个传播时间数据的邻域可能性；直到任意一个传播时间数据的邻域可能性小于预设的可能性阈值，或该传播时间数据左侧无传播时间数据时，停止计算邻域可能性，将该传播时间数据记为左侧截止数据；获取右侧截止数据；将左侧截止数据到右侧截止数据的区间记为目标传播时间数据的邻域数据区间。
14、进一步地，所述计算目标传播时间数据左侧每个传播时间数据的邻域可能性，包括的具体计算方式如下：
15、
16、式中，为目标传播时间数据左侧第j个传播时间数据的邻域可能性；为目标传播时间数据；为目标传播时间数据左侧第j个传播时间数据；为目标传播时间数据左侧第j+1个传播时间数据；为绝对值函数；为以自然常数为底的指数函数。
17、进一步地，所述根据超声时间序列中每个传播时间数据、目标传播时间数据及其邻域数据区间内的每个传播时间数据，得到目标传播时间数据的初始显著性值，包括的具体计算方式如下：
18、
19、式中，为目标传播时间数据的初始显著性值；为目标传播时间数据的邻域数据区间内传播时间数据的个数；为目标传播时间数据；为目标传播时间数据的邻域数据区间内第b个传播时间数据；为超声时间序列中所有传播时间数据的平均值；为目标传播时间数据的邻域数据区间内所有传播时间数据的平均值；为绝对值函数。
20、进一步地，所述对目标传播时间数据的邻域数据区间通过延伸，获取若干更新邻域数据区间，根据目标传播时间数据的邻域数据区间和每个更新邻域数据区间，以及其他传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重，包括的具体步骤如下：
21、将目标传播时间数据的邻域数据区间分别向左侧和右侧进行延伸，每次向左侧和右侧分别延伸个传播时间数据，为预设的延伸长度，分别计算目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重，直到目标传播时间数据在一个更新邻域数据区间的显著性值权重小于预设的延伸阈值时，或无法再延伸获取更新邻域数据区间时，停止延伸。
22、进一步地，所述计算目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重，包括的具体计算方式如下：
23、
24、式中，为目标传播时间数据在第t个更新邻域数据区间的显著性值权重；为邻域数据区间延伸的传播时间数据的个数；为目标传播时间数据的邻域数据区间内所有传播时间数据的平均值；为目标传播时间数据的第t个更新邻域数据区间内延伸的第r个传播时间数据；为目标传播时间数据的第t个更新邻域数据区间内所有传播时间数据的平均值；为超声时间序列中所有传播时间数据的邻域数据区间的平均值的最大值；为归一化函数；为绝对值函数。
25、进一步地，所述根据目标传播时间数据的初始显著性值、目标传播时间数据的所有更新邻域数据区间及其显著性值权重，以及目标传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据的修正显著性值，包括的具体计算方式如下：
26、
27、式中，为目标传播时间数据的修正显著性值；为目标传播时间数据的初始显著性值；为目标传播时间数据的更新邻域数据区间的个数；目标传播时间数据在第t个更新邻域数据区间的显著性值权重；为目标传播时间数据的邻域数据区间内所有传播时间数据的平均值；为目标传播时间数据的第t个更新邻域数据区间内所有传播时间数据的平均值；为绝对值函数。
28、进一步地，所述根据目标传播时间数据的修正显著性值，得到压实度异常点，包括的具体步骤如下：
29、利用显著性检测算法对超声时间序列进行显著性检测，在检测过程中，将超声时间序列中每个传播时间数据的修正显著性值作为超声时间序列中每个传播时间数据的显著值，得到超声时间序列中的异常传播时间数据，将异常传播时间数据对应的测量点记为压实度异常点。
30、本发明还提出了基于超声技术的路基压实度智能检测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现前述的基于超声技术的路基压实度智能检测方法的步骤。
31、本发明的技术方案的有益效果是：本发明根据超声时间序列中每个传播时间数据、目标传播时间数据及其邻域数据区间内的每个传播时间数据，得到目标传播时间数据的初始显著性值，初步判断每个传播时间数据的显著性，为路基压实度检测提供了初始数据依据；根据目标传播时间数据的邻域数据区间和每个更新邻域数据区间，以及其他传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重，判断每个传播时间数据在不同尺度下的显著性值权重，提高了路基压实度检测结果的准确性；根据目标传播时间数据的初始显著性值、目标传播时间数据的所有更新邻域数据区间及其显著性值权重，以及目标传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据的修正显著性值，通过结合多尺度下的显著性值权重，进一步提高了路基压实度检测结果的准确性。至此本发明通过准确可信的修正显著性值进行显著性检测，得到更加准确的路基压实度检测结果。
1.基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述获取超声时间序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述根据目标传播时间数据以及超声时间序列，得到每个传播时间数据的邻域数据区间，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述计算目标传播时间数据左侧每个传播时间数据的邻域可能性，包括的具体计算方式如下：
5.根据权利要求1所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述根据超声时间序列中每个传播时间数据、目标传播时间数据及其邻域数据区间内的每个传播时间数据，得到目标传播时间数据的初始显著性值，包括的具体计算方式如下：
6.根据权利要求1所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述对目标传播时间数据的邻域数据区间通过延伸，获取若干更新邻域数据区间，根据目标传播时间数据的邻域数据区间和每个更新邻域数据区间，以及其他传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重，包括的具体步骤如下：
7.根据权利要求6所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述计算目标传播时间数据在每个更新邻域数据区间的显著性值权重，包括的具体计算方式如下：
8.根据权利要求1所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述根据目标传播时间数据的初始显著性值、目标传播时间数据的所有更新邻域数据区间及其显著性值权重，以及目标传播时间数据的邻域数据区间，得到目标传播时间数据的修正显著性值，包括的具体计算方式如下：
9.根据权利要求1所述基于超声技术的路基压实度智能检测方法，其特征在于，所述根据目标传播时间数据的修正显著性值，得到压实度异常点，包括的具体步骤如下：
10.基于超声技术的路基压实度智能检测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的基于超声技术的路基压实度智能检测方法的步骤。
