-
公开(公告)号：CN118053084B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410184663.7
申请日：2024-02-19
Applicant: 西南交通大学 , 中科路恒工程设计有限公司
Abstract: 本发明属于道路路面异常检测的技术领域，公开了一种基于无人机的道路路面异常检测方法及巡检系统，包括启动无人机进行起飞作业；控制无人机飞至预定的初始位置进行拍照，并实时回传采集的数据信息；判断当前道路路面范围内是否存在遮挡；基于YOLO检测模型对路面图像进行路面异常检测，并输出路面异常在路面图像中的像素位置和类型；根据无人机的相机位姿参数和相机参数，对路面图像进行坐标变换，输出路面异常的经纬度位置。本发明受益于无人机的小型化、低成本化和可靠性不断提高等特点，采用无人机航拍采集路面图像信息并进行路面异常情况巡检，具有低成本、高效率、快速、及时的道路巡检特点。
-
公开(公告)号：CN118053084A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410184663.7
申请日：2024-02-19
Applicant: 西南交通大学 , 中科路恒工程设计有限公司
Abstract: 本发明属于道路路面异常检测的技术领域，公开了一种基于无人机的道路路面异常检测方法及巡检系统，包括启动无人机进行起飞作业；控制无人机飞至预定的初始位置进行拍照，并实时回传采集的数据信息；判断当前道路路面范围内是否存在遮挡；基于YOLO检测模型对路面图像进行路面异常检测，并输出路面异常在路面图像中的像素位置和类型；根据无人机的相机位姿参数和相机参数，对路面图像进行坐标变换，输出路面异常的经纬度位置。本发明受益于无人机的小型化、低成本化和可靠性不断提高等特点，采用无人机航拍采集路面图像信息并进行路面异常情况巡检，具有低成本、高效率、快速、及时的道路巡检特点。
-
公开(公告)号：CN118314455A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410229356.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 中科路恒工程设计有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于对道路病害模型在环像素级标注及病害分级方法，包括采用YOLOv8模型并结合边缘检测方法对道路路面图像进行处理，得到道路路面图像的粗掩码；将粗掩码与原始的道路路面图像进行重叠，并对重叠后的图像进行修正和标注，得到初始数据集；基于初始数据集进行图像语义分割模型的训练与优化；进行道路病害结果预测，并采用分级算法对道路病害预测结果进行分级处理；对道路病害预测结果进行人工验证与修正；进行数据集更新与图像语义分割模型迭代。本发明可实现标注人员与模型的反馈、迭代互动，其核心优势在于随着标注过程的深入，标注的稳定性和准确性逐渐提升，从而增强标注效率。
-
公开(公告)号：CN118172952A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410409643.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种与自动驾驶货运车队混行场景的匝道驾驶辅助方法，包括：获取主车当前运动信息；根据主车和自动驾驶货运车队之间的碰撞距离以及沿碰撞距离的速度差，计算二维碰撞时间指标SACT；计算自动驾驶货运车队行驶至匝道所需的时间；计算主车自当前状态经加减速后到达匝道的行驶时间；进行主车高速公路下匝道辅助信息提示。本发明针对高速公路下匝道临近区的复杂交通环境，聚焦于人工驾驶车辆与自动驾驶货运车队交互的混行场景，充分考虑车辆行驶的物理特性和行为特征，对驾驶人进入匝道方式选择做出方案推荐，并提供限速提醒、车距提示、语音导航以及剩余距离等辅助提示信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172952B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410409643.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种与自动驾驶货运车队混行场景的匝道驾驶辅助方法，包括：获取主车当前运动信息；根据主车和自动驾驶货运车队之间的碰撞距离以及沿碰撞距离的速度差，计算二维碰撞时间指标SACT；计算自动驾驶货运车队行驶至匝道所需的时间；计算主车自当前状态经加减速后到达匝道的行驶时间；进行主车高速公路下匝道辅助信息提示。本发明针对高速公路下匝道临近区的复杂交通环境，聚焦于人工驾驶车辆与自动驾驶货运车队交互的混行场景，充分考虑车辆行驶的物理特性和行为特征，对驾驶人进入匝道方式选择做出方案推荐，并提供限速提醒、车距提示、语音导航以及剩余距离等辅助提示信息。
-
公开(公告)号：CN118015293B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410229349.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于病害掩码图像的路面病害特征提取方法，包括采用连通组件分析方法，对路面的病害掩码图像进行预处理；对预处理后的病害掩码图像进行细化算法和边缘计算，得到病害掩码图像的病害像素宽度和病害像素面积；对病害像素宽度和病害像素面积进行尺寸变换，得到路面的病害实际宽度和实际面积，并根据严重程度分级标准进行病害分级；对病害的边缘像素进行顶点判断，得到病害的多边形信息。本发明从病害掩码图像中提取路面病害的几何量化指标，并依据设定的病害分类标准对病害的严重程度进行评估和判断；同时，本发明基于病害掩码图像，提取病害区域的多边形顶点，对病害的形状特征进行记录。
-
公开(公告)号：CN118015377B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410262131.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机图像的道路车辆轨迹提取方法，包括采用多无人机对道路车辆轨迹信息进行提取；对原始道路车辆视频数据进行视频稳定化处理和背景提取处理，并对视频数据进行抽样标注，用于训练目标检测模型；对拼接后的道路车辆视频数据进行目标检测，获得每一帧图像的车辆检测结果；对前后帧图像的车辆检测结果进行匹配，获得车辆图像轨迹数据；对车辆图像轨迹数据进行校准，并将校准后的车辆图像轨迹数据转换为车辆路面轨迹数据。本发明结合图像稳定、视频拼接、目标检测、最小矩形估计、多目标追踪等方法获取高精度的交通流数据，对于未来使用车辆轨迹数据进行交通流分析、交通安全仿真等方面研究具有积极的现实意义。
-
公开(公告)号：CN118015377A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410262131.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机图像的道路车辆轨迹提取方法，包括采用多无人机对道路车辆轨迹信息进行提取；对原始道路车辆视频数据进行视频稳定化处理和背景提取处理，并对视频数据进行抽样标注，用于训练目标检测模型；对拼接后的道路车辆视频数据进行目标检测，获得每一帧图像的车辆检测结果；对前后帧图像的车辆检测结果进行匹配，获得车辆图像轨迹数据；对车辆图像轨迹数据进行校准，并将校准后的车辆图像轨迹数据转换为车辆路面轨迹数据。本发明结合图像稳定、视频拼接、目标检测、最小矩形估计、多目标追踪等方法获取高精度的交通流数据，对于未来使用车辆轨迹数据进行交通流分析、交通安全仿真等方面研究具有积极的现实意义。
-
公开(公告)号：CN118015293A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410229349.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于病害掩码图像的路面病害特征提取方法，包括采用连通组件分析方法，对路面的病害掩码图像进行预处理；对预处理后的病害掩码图像进行细化算法和边缘计算，得到病害掩码图像的病害像素宽度和病害像素面积；对病害像素宽度和病害像素面积进行尺寸变换，得到路面的病害实际宽度和实际面积，并根据严重程度分级标准进行病害分级；对病害的边缘像素进行顶点判断，得到病害的多边形信息。本发明从病害掩码图像中提取路面病害的几何量化指标，并依据设定的病害分类标准对病害的严重程度进行评估和判断；同时，本发明基于病害掩码图像，提取病害区域的多边形顶点，对病害的形状特征进行记录。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.032 seconds)
