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公开(公告)号：CN111553252A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010336272.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 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：CN111462495A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010308269.1
申请日：2020-04-18
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明提出一种基于单目相机及组合定位的道路信息采集设备，包括控制模块和可在移动载体上固定的底座；底座上部设有带道路信息采集传感器的快装平台；快装平台以球型云台固定于底座上，所述球型云台可调节快装平台的安装角度；道路信息采集传感器包括影像拍摄设备、GPS接收器、惯性测量单元；当进行道路信息采集时，移动载体运载采集设备在道路上行驶，影像拍摄设备拍摄道路的影像数据，GPS接收器接收快装平台的地理坐标数据，惯性测量单元对快装平台的运行姿态角数据及加速度数据进行测量，控制模块对影像数据、地理坐标数据、运行姿态角数据、加速度数据进行数据融合匹配处理，形成为道路信息数据；本发明可以便携快速地采集道路路面信息数据。
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公开(公告)号：CN111288890A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010086065.8
申请日：2020-02-13
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双目摄影测量技术的道路标志尺寸及高度自动测量方法。利用车载双目摄影设备采集道路前景图像，通过摄影测量技术自动生成景深信息；利用Mask_RCNN模型对分类识别道路前景图像中的标注标牌，并获取标志在图像上的坐标信息；根据相机焦距和图像景深信息将图像坐标系转换为相机坐标系；利用标志在图像上的坐标信息计算标志的实际大小尺寸，再结合相机高度与标志在图像上的纵坐标，计算标志的实际离地高度；通过相机俯仰角、翻滚角、航向角对测量结果进行校正。本发明可以实现标志牌尺寸与高度的自动测量，为道路基础设施的统计维护，以及无人驾驶技术提供一定的技术基础。
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公开(公告)号：CN110864696A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910884069.8
申请日：2019-09-19
Applicant: 福建农林大学 , 福建省锐道工程技术咨询有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法，包括以下步骤：步骤S1：对采集车行驶过程中的行车轨迹横向偏移量进行定位；步骤S2：对道路平面行驶轨迹进行校正；步骤S3：进行三维高精地图的构建；步骤S4：所述终端通过手机APP应用软件实时查看地理信息、道路三维线形数据并进行三维高精地图导航。本发明可以实现高速、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。
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公开(公告)号：CN110674732A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910897749.3
申请日：2019-09-21
Applicant: 福建农林大学 , 福建省锐道工程技术咨询有限公司
IPC: G06K9/00 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/70 , G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/14 , G01B11/22 , G01B11/26 , G01B11/28
Abstract: 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：CN107677247A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710929347.8
申请日：2017-09-30
Applicant: 福建农林大学
IPC: G01C9/00
CPC classification number: G01C9/00
Abstract: 本发明提供一种道路横坡坡度测量和校正方法，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：横滚角数据、车辆与路面之间的横向夹角数据；S2：道路横坡坡度由以下公式求得： ；其中e为道路横坡坡度；γ为车辆与路面之间的横向夹角；θ为横滚角。通过本发明可以提高道路测量的准确度，尤其对便捷、精确、有效地完成高速公路的超高测量有重要意义。
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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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