一种基于贝叶斯网络的道路病害检测方法

本发明提供一种基于贝叶斯网络的道路病害检测方法，该方法首先采集环境、交通与结构类多源数据，识别影响道路病害的关键风险因子，并构建事件间的因果依赖关系图；在此基础上，构建静态贝叶斯网络结构，将风险因子映射为底层节点，病害机制映射为中间节点，病害“超阈值状态”设为顶层节点，通过最大似然估计与贝叶斯估计方法完成条件概率参数学习。进一步，构建动态贝叶斯网络，引入时间切片与跨时序依赖关系，通过动态转移概率表实现病害演化过程的递推建模。在模型推理阶段，采用变量消元法进行概率计算，结合数据可信度权重机制处理缺失信息，并通过敏感性分析识别关键影响因子。本发明可广泛适用于车辙、裂缝等多种病害类型的风险预测与干预模拟，为道路养护管理提供决策支持。