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。