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公开(公告)号：CN115019208A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210676065.2
申请日：2022-06-15
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/17 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06T15/00 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统，本发明基于无人机立体摄影和深度学习实现动态交通影响下的路面三维重建，采用轻量化深度学习框架去除航拍图像上的车辆噪声，并通过图像序列空间优化自动调整不同车流密度区域内的图像重叠率，以提高路面三维建模质量和速度。
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公开(公告)号：CN115018870A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210674816.7
申请日：2022-06-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM的三维路面病害信息采集与可视化系统及方法，该方法将采集的病害图像进行处理后，通过BIM实现病害模型的建立，以实现对病害发展情况以及空间分布状况全面检测，同时，该系统利用BIM技术拓展新方法，实现对小尺度病害信息进行可视化管理，使得道路管理人员、养护人员、巡查人员清晰化工作任务，增强道路在信息化运维阶段的交互性和可达性。
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公开(公告)号：CN118915423A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410960807.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明一种基于交叉熵的道路裂缝跟踪自适应模糊控制方法及装置，该包括使用移动机器人采集道路裂缝图像；从道路裂缝图像中获得道路裂缝掩膜图像，从道路裂缝掩膜图像中提取出道路裂缝设定区域内的特征像素信息点，获取所述特征像素信息点的横向像素误差，通过横向像素误差计算横向像素误差变化率；将横向像素误差和横向像素误差变化率输入至模糊PID控制器，对所述移动机器人进行建模，并对其进行自适应模糊控制；控制后的移动机器人构成无人移动机器人，所述无人移动机器人对道路裂缝轨迹进行道路跟踪，采用交叉熵优化迭代来调优跟踪控制器的参数，并构建模糊逻辑来探索鲁棒性的改进，在道路裂缝场景下进行了广泛的评估，取得了先进的高效性能。
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公开(公告)号：CN111364338A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010214916.2
申请日：2020-03-24
Applicant: 长安大学
IPC: E01C23/09
Abstract: 本发明公开了一种公路沥青路面裂缝修复装置及修复方法，包括移动装置平台以及设置于移动装置平台上的裂缝开槽装置以及修补装置，裂缝开槽装置和修补装置均可旋转固定于移动装置平台上，利用裂缝开槽装置的机械臂控制开锥形麻花钻实现道路裂缝的精准定位开缝，能够使开缝路线与裂缝路线一致，避免过度开槽，提高了开槽精度，然后同时利用与修补料料罐连通的出料管，将在修补料料罐内经过预加热装置加热后的修补料及时泵出至所开设的槽内，提高了填补效率和施工安全，本发明能够实现自动化开槽、清槽、和灌缝，比传统工艺更高效、安全和可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111287064A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010213973.9
申请日：2020-03-24
Applicant: 长安大学
IPC: E01C23/09
Abstract: 本发明公开了一种路面裂缝开槽机及开槽方法，将机械臂可旋转固定安装于移动车体上，开槽钻头采用锥形麻花钻，机械臂的端部设有能够带动开槽钻头转动驱动电机，采用锥形麻花钻结构，采用裂缝定位检测系统能够对裂缝进行准确识别和定位，并根据裂缝开裂方向获取开槽路径，开槽路径以裂缝壁为钻头开缝中心，沿裂缝开缝方向延伸；将开槽钻头安装在机器臂上，根据最优路线进行裂缝的自动化开槽，选取直径不大于裂缝最小宽度大小的开槽钻头，确保开槽符合要求，并且以锥形麻花钻取代传统的开槽锯，当裂缝形状不规则时，开槽钻头能够跟道路裂缝路线一致，从而提升灌缝材料的使用耐久性，本方法操作简单、节约资源、耗费时间短与工作效率高。
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公开(公告)号：CN116485767A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310466763.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类与分割的路面裂缝图像检测方法及系统，通过将待检子图数据集输入至预训练好的图像分类神经网络模型，获得待检子图数据集中每张待检子图的类别概率，取概率高者的类别为当前子图标签，并按照标签将待检子图数据集划分成裂缝子图数据集以及非裂缝子图数据集，将裂缝子图数据集输入至预训练好的裂缝分割神经网络，遍历每张裂缝子图的每个像素并计算其类别概率，取概率高者类别为当前像素标签，可以检测大尺寸路面裂缝图像，解决了因计算机算力不足而无法对大尺寸路面裂缝图像进行裂缝检测的问题，同时减少分割模型对非裂缝区域进行的冗余分割操作，进而提高裂缝图像的处理效率。
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公开(公告)号：CN115019208B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210676065.2
申请日：2022-06-15
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/17 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06T15/00 , G06T5/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统，本发明基于无人机立体摄影和深度学习实现动态交通影响下的路面三维重建，采用轻量化深度学习框架去除航拍图像上的车辆噪声，并通过图像序列空间优化自动调整不同车流密度区域内的图像重叠率，以提高路面三维建模质量和速度。
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公开(公告)号：CN112308912B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202011210756.0
申请日：2020-11-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种路面病害同源多特征图像获取系统、装置及方法，该方法通过相隔固定时间，采集k个相机在t个时刻拍摄的所有的路面图像，获得k个相机在t个时刻内拍摄到路面的三维点云模型；通过路面的三维点云模型，获得路面的深度图像、彩色图像和重叠图像，得到了路面病害同源的多特征图像；该方法通过校准点云模型，使得生成图像为正射图像，不受拍摄角度、位置的影响，该方法生成同源多特征图像，包括三维深度图像、二维彩色图像和叠加图像，这些图像具有完全重合特性，便于提升深度学习效率。
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公开(公告)号：CN115937518A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211534861.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多源图像融合的路面病害识别方法及系统，本发明提供的路面状况检测方法中，通过多源采集设备获取多源数据，对多源数据进行预处理生成多源图像，首先对第一源图像的第二元图像进行严格图像配准，然后采用像素级图像融合得到多源融合图像并形成多源异构数据库，最后以多源异构数据作为输入，结合路面状况选用最优数据采用双层算法对病害进行检测，最后输出病害信息并完成相关指标计算，完成路面状况的检测与分析。
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