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公开(公告)号：CN110378856A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910658981.1
申请日：2019-07-22
Applicant: 福建农林大学 , 福建省锐道工程技术咨询有限公司
Abstract: 本发明涉及一种隧道表面二维激光图像增强处理方法，包括以下步骤：步骤S1:采集待测隧道表面二维激光图像；步骤S2:根据待测隧道表面二维激光图像像素值特征，确定曝光消除算法阈值；步骤S3:采用直方图均衡化处理待测隧道表面二维激光图像，得到均衡化后的二维激光图像；步骤S4:根据拉普拉斯增强算法强化均衡化后的二维激光图像目标特征,并利用高斯滤波消除图像噪音,得到处理后的二维激光图像；步骤S5:根据处理后的二维激光图像，识别图像拼接缝位置信息；步骤S6:根据图像拼接缝位置信息，采用灰度值处理算法消除拼接缝，得到增强后的二维激光图像。本发明能够有效改善图像高像素域与低像素的协调性，并增强隧道图像的细节信息效果。
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公开(公告)号：CN107727045B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710929350.X
申请日：2017-09-30
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明提供一种基于行车轨迹的道路平曲线半径测量方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过车载测量装置获取测试车辆在道路上行驶的数据并输入计算机中，行驶数据包括航向角数据、行驶仪数据，计算得到行车轨迹数据并描绘；S2：采用弧长法计算平曲线的半径；S3：采用弦线支距法计算平曲线的半径；S4：对每个行车轨迹曲线段随机选取包含2个点的2N组数据，其中N组数据通过步骤2进行计算，剩余N组数据通过步骤3进行计算，然后对得到的2N个结果去除最大最小值后求取平均值，该平均值作为道路平曲线半径的输出结果。通过本发明计算得到的道路平曲线半径，可降低检测车偏移带来的误差，提高道路测量的准确度。
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公开(公告)号：CN109919298A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910124537.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 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：CN107727659A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710877672.4
申请日：2017-09-26
Applicant: 福建农林大学
IPC: G01N21/88
CPC classification number: G01N21/8851
Abstract: 本发明公开了一种道面刻槽与板坯接缝的区分方法，根据计算的刻槽尺寸自动定位第一个板坯接缝的位置，利用板坯设计长度和板坯实际长度允许误差范围，预估下一个板坯接缝位置的范围，根据在预估的板坯接缝位置的范围内识别到的刻槽数目，确定下一个板坯接缝位置。本发明可正确地区分刻槽及板坯接缝，避免利用道面纹理数据因为板坯接缝沉积物而检测不到板坯接缝的问题。
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公开(公告)号：CN107727045A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710929350.X
申请日：2017-09-30
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明提供一种基于行车轨迹的道路平曲线半径测量方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过车载测量装置获取测试车辆在道路上行驶的数据并输入计算机中，行驶数据包括航向角数据、行驶仪数据，计算得到行车轨迹数据并描绘；S2：采用弧长法计算平曲线的半径；S3：采用弦线支距法计算平曲线的半径；S4：对每个行车轨迹曲线段随机选取包含2个点的2N组数据，其中N组数据通过步骤2进行计算，剩余N组数据通过步骤3进行计算，然后对得到的2N个结果去除最大最小值后求取平均值，该平均值作为道路平曲线半径的输出结果。通过本发明计算得到的道路平曲线半径，可降低检测车偏移带来的误差，提高道路测量的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107677268A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710929345.9
申请日：2017-09-30
Applicant: 福建农林大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/20
Abstract: 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：CN111553236B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010324404.1
申请日：2020-04-23
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 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
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 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
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 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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