-
公开(公告)号：CN116758238B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311037185.9
申请日：2023-08-17
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院 , 山东高速建设管理集团有限公司 , 山东科技大学
摘要： 状和结构的护栏，提高建模精度和逼真度。本发明涉及护栏建模技术领域，尤其是涉及一种基于车载激光点云公路护栏自动建模方法，该方法包括以下步骤：S1、获取车辆行驶过程中拍摄得到的道路及两侧不同地物的三维激光点云数据，对点云数据建立空间八叉树索引，并进行护栏特征提取；S2、采用基于矢量线的构件组合自适应放样建模方法构建护栏模型；S3、获取多期采集的点云数据，对公路护栏模型进行定期重建与更新，并依据更新结果判断公路护栏存在的异常变化与风险隐患。本发明采用自适应调节(56)对比文件赵欣;桂岚;易平.八叉树在公路三维模型的应用.长沙交通学院学报.2006,(第1期),第61-65页.廖英;熊坚;万华森;郭凤香;李国华.KMRTS视景仿真系统的设计及应用.交通与计算机.2007,(第1期),第128-130页.
-
公开(公告)号：CN116758238A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311037185.9
申请日：2023-08-17
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院 , 山东高速建设管理集团有限公司 , 山东科技大学
摘要： 本发明涉及护栏建模技术领域，尤其是涉及一种基于车载激光点云公路护栏自动建模方法，该方法包括以下步骤：S1、获取车辆行驶过程中拍摄得到的道路及两侧不同地物的三维激光点云数据，对点云数据建立空间八叉树索引，并进行护栏特征提取；S2、采用基于矢量线的构件组合自适应放样建模方法构建护栏模型；S3、获取多期采集的点云数据，对公路护栏模型进行定期重建与更新，并依据更新结果判断公路护栏存在的异常变化与风险隐患。本发明采用自适应调节节点坐标和自适应放样的方法，应对道路场景中地面起伏和道路线形变化等问题，再利用自适应调节节点坐标和构件组合放样，更好适应不同形状和结构的护栏，提高建模精度和逼真度。
-
公开(公告)号：CN116612120B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310889965.X
申请日：2023-07-20
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东省交通运输事业服务中心
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于道路自动检测领域，本发明提出一种针对数据不平衡的两阶段式道路缺陷检测方法，采集道路原始图像数据，获得道路原始图像数据集，对其存在道路缺陷的区域进行人工标注，分别建立检测模型和分类模型，并进行训练；将实时道路图像输入训练后的检测模型和分类模型中，输出缺陷的位置信息与类别信息，将所述缺陷的位置信息和缺陷类别信息融合，获得道路缺陷的实时检测结果。本申请将一段式模型拆成两段式，完全解耦，支持独立调优。为了消弭解耦后分类网络训练和推理过程中输入图像的差异，引入了半监督训练。本申请引入focal loss进一步提升数据不平衡下的模型性能。
-
公开(公告)号：CN116612120A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310889965.X
申请日：2023-07-20
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东省交通运输事业服务中心
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于道路自动检测领域，本发明提出一种针对数据不平衡的两阶段式道路缺陷检测方法，采集道路原始图像数据，获得道路原始图像数据集，对其存在道路缺陷的区域进行人工标注，分别建立检测模型和分类模型，并进行训练；将实时道路图像输入训练后的检测模型和分类模型中，输出缺陷的位置信息与类别信息，将所述缺陷的位置信息和缺陷类别信息融合，获得道路缺陷的实时检测结果。本申请将一段式模型拆成两段式，完全解耦，支持独立调优。为了消弭解耦后分类网络训练和推理过程中输入图像的差异，引入了半监督训练。本申请引入focal loss进一步提升数据不平衡下的模型性能。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.076 秒)
