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公开(公告)号：CN116071725A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310201596.0
申请日：2023-03-06
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 成都量子泉溪科技有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于图像识别技术领域，公开了一种路面标线识别方法及系统。一方面通过将训练样本和待识别样本进行栅格处理和二值化处理，并将处理后的实时路面图像转换为了TTL波形图；另一方面对卷积神经网络模型进行了改进，以图像分类卷积网络HRNet为基线，在整个特征提取过程中保持高分辨率的表示，并逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，通过并行连接高到低分辨率卷积流并重复多分辨率融合，语义上更丰富，空间更精确，在提取图像特征信息后融入扩展感受野模块，用于路面标线的高精度分割识别，并在最后阶段添加了注意力机制，使得该网络在保持多尺度提取特征的同时还可以兼顾全局信息的构建，最终实现道路路面标线的高精度像素级识别。
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公开(公告)号：CN115546768B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211524047.9
申请日：2022-12-01
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了基于多尺度机制和注意力机制的路面标线识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，在通过卷积神经网络构建模型时，以图像分类卷积网络ConvNeXt为基线，在提取图像特征信息的最后阶段融入多尺度机制，用于路面标线的高精度分割识别，并在网络恢复图像特征信息的最后阶段添加了注意力机制，使得该网络在保持多尺度提取特征的同时，还可以兼顾全局信息的构建，并且在一定程度上提高了网络构建边缘信息的能力，实现道路路面标线的高精度像素级分割。
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公开(公告)号：CN118513746A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410985048.6
申请日：2024-07-23
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 四川成渝高速公路股份有限公司 , 四川成乐高速公路有限责任公司
IPC分类号： B23K37/02 , B23K31/02 , B23K101/28
摘要： 本申请涉及焊接技术领域，具体涉及一种适用于桥梁钢结构的智能焊接机器人及其焊接方法，包括底盘、机械臂、移动桁架、伸缩支撑组件、图像获取装置、处理器；底盘上配置有重载舵轮；机械臂滑动设置于底盘上，机械臂上配置有焊枪；至少两个移动桁架与底盘活动连接；伸缩支撑组件活动连接于移动桁架，伸缩支撑组件的运动端活动配置有第一支撑座和第二支撑座；图像获取装置设置于底盘上；处理器用于控制机械臂动作，且用于控制第一支撑座和第二支撑座相互靠或相互远离，并控制伸缩支撑组件伸缩以及控制移动桁架动作。本申请能够在桥梁钢结构的焊接施工中实现自动连续作业，具有较高的施工效率。
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公开(公告)号：CN116071725B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310201596.0
申请日：2023-03-06
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 成都量子泉溪科技有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于图像识别技术领域，公开了一种路面标线识别方法及系统。一方面通过将训练样本和待识别样本进行栅格处理和二值化处理，并将处理后的实时路面图像转换为了TTL波形图；另一方面对卷积神经网络模型进行了改进，以图像分类卷积网络HRNet为基线，在整个特征提取过程中保持高分辨率的表示，并逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，通过并行连接高到低分辨率卷积流并重复多分辨率融合，语义上更丰富，空间更精确，在提取图像特征信息后融入扩展感受野模块，用于路面标线的高精度分割识别，并在最后阶段添加了注意力机制，使得该网络在保持多尺度提取特征的同时还可以兼顾全局信息的构建，最终实现道路路面标线的高精度像素级识别。
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公开(公告)号：CN115546768A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211524047.9
申请日：2022-12-01
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了基于多尺度机制和注意力机制的路面标线识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，在通过卷积神经网络构建模型时，以图像分类卷积网络ConvNeXt为基线，在提取图像特征信息的最后阶段融入多尺度机制，用于路面标线的高精度分割识别，并在网络恢复图像特征信息的最后阶段添加了注意力机制，使得该网络在保持多尺度提取特征的同时，还可以兼顾全局信息的构建，并且在一定程度上提高了网络构建边缘信息的能力，实现道路路面标线的高精度像素级分割。
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公开(公告)号：CN117037105A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311264558.6
申请日：2023-09-28
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 成都量子泉溪科技有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于深度学习的路面灌缝检测方法、系统、终端及介质，涉及图像识别技术领域，其技术方案要点是：实时采集目标路面的路面图像数据，路面图像数据包括全局视角下的第一图像数据和局部视角下的第二图像数据；将第一图像数据与第二图像数据中针对同一路面段的图像进行关联；筛选出第一图像数据中的异常图像；从第二图像数据中匹配得到与异常图像关联的目标图像；将目标图像输入预构建的深度学习网络模型，输出得到对目标图像进行路面灌缝检测的检测结果。本发明可降低参与精准识别的图像数量，提高识别效率；将全局视角下和局部视角下的图像关联后进行识别，既可以适应高速行驶状态，又可以在有车辆遮挡的情况下进行全面覆盖识别。
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公开(公告)号：CN118513746B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410985048.6
申请日：2024-07-23
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 四川成渝高速公路股份有限公司 , 四川成乐高速公路有限责任公司
IPC分类号： B23K37/02 , B23K31/02 , B23K101/28
摘要： 本申请涉及焊接技术领域，具体涉及一种适用于桥梁钢结构的智能焊接机器人及其焊接方法，包括底盘、机械臂、移动桁架、伸缩支撑组件、图像获取装置、处理器；底盘上配置有重载舵轮；机械臂滑动设置于底盘上，机械臂上配置有焊枪；至少两个移动桁架与底盘活动连接；伸缩支撑组件活动连接于移动桁架，伸缩支撑组件的运动端活动配置有第一支撑座和第二支撑座；图像获取装置设置于底盘上；处理器用于控制机械臂动作，且用于控制第一支撑座和第二支撑座相互靠或相互远离，并控制伸缩支撑组件伸缩以及控制移动桁架动作。本申请能够在桥梁钢结构的焊接施工中实现自动连续作业，具有较高的施工效率。
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公开(公告)号：CN117037105B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311264558.6
申请日：2023-09-28
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 成都量子泉溪科技有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于深度学习的路面灌缝检测方法、系统、终端及介质，涉及图像识别技术领域，其技术方案要点是：实时采集目标路面的路面图像数据，路面图像数据包括全局视角下的第一图像数据和局部视角下的第二图像数据；将第一图像数据与第二图像数据中针对同一路面段的图像进行关联；筛选出第一图像数据中的异常图像；从第二图像数据中匹配得到与异常图像关联的目标图像；将目标图像输入预构建的深度学习网络模型，输出得到对目标图像进行路面灌缝检测的检测结果。本发明可降低参与精准识别的图像数量，提高识别效率；将全局视角下和局部视角下的图像关联后进行识别，既可以适应高速(56)对比文件RUI WANG 等.A_Lightweight_High-Resolution_RS_Image_Road_Extraction_Method_Combining_Multi-Scale_and_Attention_Mechanism《.IEEE Access》.2023,108956-108966.王耀东;朱力强;史红梅;方恩权;杨玲芝.基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术.铁道学报.2018,(第02期),82-90页.蔡志兴;罗文婷;李林.基于深度学习的路面裂缝自动化识别研究.建材与装饰.2020,(第05期),238-240页.
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公开(公告)号：CN116758508B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311041033.6
申请日：2023-08-18
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 成都量子泉溪科技有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了基于像素差异扩大处理的路面标线检测方法、系统及终端，涉及图像识别技术领域，其技术方案要点是：获取目标路段的路面图像数据；对路面图像数据中的像素值差异进行扩大处理，得到重构路面图像数据；将重构路面图像数据预处理后输入预构建的图像分割识别模型，分割识别得到对路面图像数据进行路面标线检测的识别结果。本发明通过对路面图像数据中的像素值差异进行扩大处理，强化路面图像中的整体边界轮廓分布的情况，使得在恶劣环境下所采集的路面图像中如裂缝、遮挡物之类的局部轮廓更容易被识别，从而使得图像分割更为精准，提高了道路检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116758508A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311041033.6
申请日：2023-08-18
申请人： 四川蜀道新能源科技发展有限公司 , 成都量子泉溪科技有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了基于像素差异扩大处理的路面标线检测方法、系统及终端，涉及图像识别技术领域，其技术方案要点是：获取目标路段的路面图像数据；对路面图像数据中的像素值差异进行扩大处理，得到重构路面图像数据；将重构路面图像数据预处理后输入预构建的图像分割识别模型，分割识别得到对路面图像数据进行路面标线检测的识别结果。本发明通过对路面图像数据中的像素值差异进行扩大处理，强化路面图像中的整体边界轮廓分布的情况，使得在恶劣环境下所采集的路面图像中如裂缝、遮挡物之类的局部轮廓更容易被识别，从而使得图像分割更为精准，提高了道路检测的准确性。
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