公开(公告)号：CN117893708A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410065345.9

申请日：2024-01-17

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 刘涛 ,  金河 ,  杜萍 ,  曹小鸿 ,  刘双童 ,  王文宁 ,  李德辉 ,  陈朴一

IPC: G06T17/20

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于边折叠的实景三维模型简化与优化方法及装置，包括：确定实景三维模型中每条边折叠后新顶点的位置；引入顶点近似曲率、体积误差和边界约束项作为约束条件计算各条边的折叠代价，并将全部边按折叠代价从小到大的顺序插入堆中；取出堆中折叠代价最小的边进行边折叠操作；从堆中删除该折叠边后，重新计算剩余边的折叠代价并更新堆直至达到简化要求；针对简化后的最终三维模型进行拉普拉斯网格优化处理。本申请在模型简化过程中通过引入约束条件来影响边折叠的代价，更好地保留模型的细节特征。随后对简化后网格进行优化，获得具有更高的模型质量。该方法简单高效易于实现，综合过程科学，适用于实景三维模型的轻量化。

公开(公告)号：CN120071288A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510227063.9

申请日：2025-02-27

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 刘涛 ,  李德辉 ,  杜萍 ,  陈忱 ,  李朋朋 ,  刘双童 ,  王文宁 ,  谢子龙 ,  程星智 ,  唐振华

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/766 ,  G06N3/082

Abstract: 本申请涉及道路标线检测技术领域，公开了一种融合多模块增强特征的道路标线检测深度学习系统，包括：数据获取端，用于移动激光扫描装置实时采集道路场景的三维点云数据；预处理端，用于接收点云数据，经布料模拟滤波分割地面点云并投影生成二维强度图像；特征增强端，用于包含顺序处理的通道语义增强模块与空间上下文增强模块，其中：所述通道语义增强模块对输入特征执行双池化融合及自适应卷积，输出通道权重化的增强特征。本发明采用了通道语义增强模块和空间上下文增强模块的技术方案，达到了显著提升道路标线检测精度的效果，相较于现有技术中仅依赖单一特征提取的方法，解决了其在复杂场景下检测精度不足的问题。

公开(公告)号：CN117934840A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410095997.7

申请日：2024-01-24

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 刘涛 ,  刘双童 ,  马天恩 ,  杜萍 ,  王文宁 ,  李德辉 ,  程星智

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/64 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明涉及点云分割技术领域，具体涉及一种融合双邻域特征和全局空间感知的点云场景分割方法。建立基于点云双邻域特征和全局空间感知的网络模型，包括双邻域特征互补模块和全局空间感知模块；双邻域特征互补模块包括局部结构信息编码模块和语义信息引导模块；对点云空间坐标进行编码，获取局部邻域中点云的空间信息；对局部邻域中的点云进行聚类；捕获点云数据局部结构之间的长程依赖关系；将大规模场景点云数据作为所述网络模型的输入，利用网络模型对点云数据进行分割。本发明建立的网络模型从双邻域构造角度桥接几何结构特征和语义特征，同时嵌入全局空间感知模块来挖掘点云场景中的长程依赖关系，能够有效提升分割精度。

公开(公告)号：CN118674994A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410887551.8

申请日：2024-07-03

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 刘涛 ,  李德辉 ,  曹小鸿 ,  杜萍 ,  闫浩文 ,  王文宁 ,  李朋朋 ,  刘双童 ,  程星智

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/54 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于MLS点云的道路标线提取分类方法及系统，属于智能交通测绘识别技术领域，包括：基于Mask R‑CNN，将具有道路标线的二维强度特征图像，输入到特征提取网络ResNet‑50中提取特征图，然后进行多尺度特征融合，并将融合后具有多尺度信息的特征图通过区域建议网络RPN，生成区域候选框；将区域候选框作为RoIAlign层的输入，提取特征图中每个区域候选框所对应的特征，输入到检测分支和掩膜分支中，对道路标线进行分类识别。本发明提升了道路标线的提取分类能力，通过在道路标线的准确提取在智能交通系统、高精地图构建、自动驾驶等领域具有重要意义。

公开(公告)号：CN221563469U

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202420314116.1

申请日：2024-02-20

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 刘涛 ,  杜萍 ,  陈忱 ,  谢子龙 ,  贾彦党 ,  刘昌新 ,  吕凯军 ,  刘双童 ,  李德辉 ,  王文宁 ,  任渊

IPC: B64U20/30 ,  B64U20/87 ,  B64U10/14 ,  B64U101/30

Abstract: 本实用新型公开了一种公路资产提取的航空遥感测绘无人机防风机构，包括机体，所述机体的机腹上开设有贯穿外壁的环形槽，所述环形槽中安装有金属波纹管，所述金属波纹管下端开设有矩形槽，所述矩形槽中安装有衔接块，所述衔接块下端开设豁口，所述豁口内壁上开设有衔接槽，同时在环形槽外侧对称安装有滑轨。本实用新型转动扭轮让滑杆抽离插槽，金属波纹管伸展开后把滑块移动到滑轨末端，向中间捏住拨板让活动块缩进中空处内，连接杆一端插入到豁口，松下拨板后活动块在弹簧作用下进入衔接槽，六角螺栓固定滑块位置，连接杆和金属波纹管形成三角形稳定结构，通过金属波纹管挡住摄像机外部的风，防止摄像机剧烈晃动而导致测绘效果出现偏差。