多功能路面檢測車的檢測數據處理，需經數據采集、預處理、規律性分析、差異性分析、分布特征分析等多個環節。首先采集路面技術狀況指標、gis數據和路面圖片等，接著基于深度神經網絡剔除異常值。隨后通過算術平均值、中位數等分析數據規律，用極差、標準偏差等考量差異，利用正態分布等確定分布特征。如此全面處理，才能讓檢測數據發揮價值，為路面養護等提供科學依據 。

在數據采集階段，多功能路面檢測車憑借多個傳感器，如面陣相機、高精度相機、探地雷達等，收集道路圖像數據、雷達數據以及道路位置數據等。然而，由于各傳感器觸發時間和采樣周期不同，采集的數據位置不對應，這就需要根據采集時間對數據進行匹配，以確保數據的準確性和關聯性。

數據預處理至關重要，基于深度神經網絡和路面圖片，能有效剔除部分檢測指標數據中的異常值。這些異常值可能由多種因素導致，如傳感器的短暫故障、外界干擾等。剔除它們，能使后續分析建立在更可靠的數據基礎之上。

規律性分析通過算術平均值和中位數來實現。算術平均值反映了數據的平均水平，而中位數則能在數據存在極端值時，更好地體現數據的集中趨勢。通過這些分析，可初步把握數據的整體特征。

差異性分析利用極差、標準偏差和變異系數等指標。極差展示了數據的波動范圍，標準偏差衡量了數據偏離平均值的程度，變異系數則在不同數據集間進行波動性比較。例如在瀝青混凝土面層摩擦系數檢測中，變異系數就很好地反映了樣本數據的波動性。

分布特征分析涉及正態分布、t分布等。正態分布具有特定的特點，通過計算置信區間和確定代表值，能進一步了解數據的分布規律，為后續的評價分級和養護方案制定提供有力支持。

總之，多功能路面檢測車的檢測數據分析處理是一個復雜而嚴謹的過程。從數據采集的源頭把控，到預處理的去偽存真，再到規律性、差異性和分布特征分析的深入挖掘，每個環節都緊密相連。只有這樣，才能從海量的檢測數據中提煉出有價值的信息，為道路的養護和管理提供精準的決策依據，保障道路的安全與暢通。