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公开(公告)号：CN110674732B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910897749.3
申请日：2019-09-21
申请人： 福建农林大学 , 福建省锐道工程技术咨询有限公司
IPC分类号： G06V20/58 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/70 , G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/14 , G01B11/22 , G01B11/26 , G01B11/28
摘要： 本发明涉及一种融合多元数据的沥青路面车辙三维尺寸自动检测及定位方法，将多元数据，进行匹配融合。针对路面车辙三维尺寸的自动检测，首先通过噪声剔除、坡度校正对横剖线数据进行预处理；然后提出一种通过建立路面未形变轴来定位车辙特征点的方法；最后根据确定的车辙谷底点及边缘点，测量车辙的宽度、最大深度、车辙壁坡度，以及凹陷面积。针对路面车辙的自动定位，首先通过路面二维图像，进行车道边缘线的识别，并结合识别的车道边缘线定位车道中心线；然后以车道中心线为参照，测量左右车辙谷底点的位于车道内的位置；最后测量左右车辙中心相对车道中心的偏移量。本发明为路面车辙检测提供了更丰富的信息。
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公开(公告)号：CN110647850A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910921062.9
申请日：2019-09-27
申请人： 福建农林大学 , 福建省锐道工程技术咨询有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明涉及一种基于逆透视原理的车道偏移自动测量方法，首先进行道路图像预处理，对车载惯导视觉系统拍摄的图像使用梯度阈值、颜色阈值进行处理，得到二进制图；其次使用透视变换得到二进制图的鸟瞰图；再是对车道边缘线提取，通过车道线边缘灰度变化特点用传统的车道线边缘检测，检测车道线像素并提取车道边界；最后计算车道曲率及车辆相对车道中央的位置，以获得车道的偏移量，进行车辆位置匹配，获得车辆在车道的位置信息。本发明利用图像处理与计算机视觉检测技术，实现对行驶车辆在车道内的位置进行定位，防止行车偏移的发生，辅助驾驶，并能及时对异常情况做出反应和处理。
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公开(公告)号：CN111553236B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010324404.1
申请日：2020-04-23
申请人： 福建农林大学
摘要： 本发明涉及一种基于道路前景图像的路面病害目标检测与实例分割方法。通过双目相机采集道路前景图像并获取图像景深信息；然后通过K‑means聚类算法分析最佳的锚框(Anchors)尺寸，并调整模型参数以使得Mask‑RCNN模型精准稳定的对路面病害进行目标识别；制定目标重叠过滤策略，将重复检测的目标进行过滤；最后，根据预测框的四个顶点进行坐标系转换，并结合深度图像信息获取病害的真实面积，从而自动生成路面病害明细表。本发明可以实现路面病害在原图中的定位及轮廓实例分割，通过两个分支(mask branch)并行识别，将最终得到的结果融合到一张图像中，大大提高了识别的准确率；为道路养护部门的检测作业，安全性评价及养护决策提供一定的辅助支撑。
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公开(公告)号：CN107677268B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710929345.9
申请日：2017-09-30
申请人： 福建农林大学
摘要： 本发明提供一种车载式道路几何线性信息自动测量装置，其特征在于，包括：惯性测量单元、三维激光设备、测距仪和电脑终端；所述三维激光设备由左激光设备和右激光设备组成;所述惯性测量单元、三维激光设备、测距仪分别连入电脑终端，实时向电脑终端传送采集车辆行驶过程中获得的车辆数据和道路线性几何信息；及基于该装置的车载式道路几何线性信息自动测量方法。通过本发明的装置和方法，可以实现高速、高效、路网级的道路几何参数的自动采集，减少数据采集的难度以及人力的消耗，并消除检测车辆在道路几何检测中振动和偏移带来的误差，提高测量的准确度，该设备及方法可运用于道路管理部门进行道路的竣工验收、道路信息大数据的采集。
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公开(公告)号：CN111488854A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010329229.5
申请日：2020-04-23
申请人： 福建农林大学
摘要： 本发明涉及一种道路交通标志自动识别与分类方法，包括以下步骤：步骤S1：采用车载图像采集设备采集道路图像；步骤S2：从采集到的道路图像中筛选出具有交通标志的图像并进行标注，构建Mask_RCNN模型训练所需的数据集；步骤S3：将步骤S2得到的数据集输入Mask_RCNN模型进行训练，得到训练后的权重；步骤S4：将所有采集到的道路图像用步骤S3训练好的权重进行道路标志的识别与分类；步骤S5：对生成结果进行检查，对识别效果不好的图像进行二次标注并重新训练权重；步骤S6：输出识别结果。该方法有利于提高道路交通标志的识别和分类效果。
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公开(公告)号：CN109919298B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910124537.1
申请日：2019-02-19
申请人： 福建农林大学
IPC分类号： G06N3/0442 , G01C5/00
摘要： 本发明涉及一种基于长短时记忆网络及朴素贝叶斯分类器的机场跑道刻槽自动识别与测量方法，通过车载激光仿形设备采集机场跑道表面高程剖面信息。根据采集数据的相关特点，设计出GrooveNet模型，该模型用于机场跑道凹陷的识别，首先该模型可利用一个包围盒在整段数据上遍历确定机场跑道各个凹陷的起始点，然后根据起始点的位置计算凹陷的尺寸；对于识别到的机场跑道凹陷属于刻槽或接缝的判定，采用朴素贝叶斯分类器来对其进行分类；最后制定了一个比较概率的策略来提高凹陷分类的精确度。本发明可以实现对机场跑道刻槽自动识别与分类，进而对道面安全进行高效，客观的评价，提高测量的准确度。
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公开(公告)号：CN111553252B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010336272.4
申请日：2020-04-24
申请人： 福建农林大学
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习及U‑V视差算法的道路行人自动识别定位方法，通过双目道路智能感知系统采集道路前景双目图像，采用RetinaNet深度学习算法训练目标行人识别模型；基于深度学习识别结果，采用半全局块匹配（Semi‑Global Block Matching，SGBM）算法实现行人道路前景双目图像的视差计算；基于计算得出的视差图，分别统计U‑V方向的视差值，根据双目立体相机成像原理获得目标行人的三维坐标，最终实现道路行人的定位。本发明可以实现道路行人的检测，辅助驾驶员对行驶车辆前方的行人距离判断，提高驾驶车辆在交通环境下的行驶安全性。
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公开(公告)号：CN109870458B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910121892.3
申请日：2019-02-19
申请人： 福建农林大学
摘要： 本发明涉及一种基于三维激光传感器及包围盒的路面裂缝检测与分类方法，通过车载安装两个独立激光传感器及三维激光扫描成像技术来采集全车道二维或三维道路图像数据，当通过车载设备采集相关数据之后，用multi‑seed fusion算法识别裂缝。然后引入膨胀、腐蚀等图像处理技术，结合车轮路径和车道标记的位置参考来生成最终包围盒。最后，基于包围盒上的裂缝分类和严重性等级评测。本发明能够在裂缝出现的初期就将其识别、归类，大大降低了养护的费用，具有快速、高效、正确性高等优点。
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