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公开(公告)号:CN117392632B
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311687926.8
申请日:2023-12-11
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种道路要素变化监测方法及装置,包括:获取车辆的初始点云数据;对初始点云数据进行过滤处理,得到第一点云数据;对第一点云数据进行格网分割,得到矩形格网,对每个第一点云数据的坐标值进行计算,得到每个第一点云数据在矩形格网中的格网行和列号;根据第一点云数据、所有格网行和所有列号,得到每个第一点云数据对应的三角形,对所有三角形进行检测,得到第二点云数据;对第二点云数据进行分隔,得到节点,从而得到节点组成的R树结构,根据R树结构对第二点云数据进行抽稀,得到R树结构中的第三点云数据;对第三点云数据进行分析,得到车辆行驶道路上要素的变化。本发明实现了对车载激光点云进行数据分析和变化检测的目的。
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公开(公告)号:CN117474832A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202310732700.9
申请日:2023-06-20
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/13 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于高分遥感的大范围沥青路面质量快速评估方法及系统,包括以下步骤:获取待评估路网区域的路面区域的高分多光谱影像与全色影像;基于路面区域的高分多光谱影像与全色影像,生成路面区域的超像素;从路面区域的超像素中剔除非沥青路面的超像素,得到路面区域的沥青路面超像素;基于沥青路面超像素,计算得到沥青路面每个超像素的亮度指标、纹理指标、结构指标及光谱指标;根据计算得到的亮度指标、纹理指标、结构指标及光谱指标,计算得到沥青路面每个超像素相应的质量遥感评估指数,进而得到沥青路面质量状况评估图。本发明综合利用多种评估指标,提高评估结果的精度与可视性更高,减少了人工干预。
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公开(公告)号:CN116993735B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311255242.0
申请日:2023-09-27
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/14 , G06T3/4038 , G06T17/05 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/762 , E01C23/01 , G01S17/86 , G01S13/86
Abstract: 本发明提供一种基于雷达遥感的道路病害检测方法、装置及电子设备,该方法包括:获取激光雷达和三维探地雷达同步对道路进行由表及里采集的道路多源数据;将道路多源数据配准融合,得到时间与空间基准统一的表观深层数据;将路面结构光三维数据对应的坐标值和反射强度作为特征值进行聚类,提取道路三维结构光数据,并对道路三维结构光数据进行病害范围检测,得到疑似病害区域;确定疑似病害区域内的三维探地雷达数据的图像熵,得到地下病害点云数据;将疑似病害区域对应的路面结构光三维数据和地下病害点云数据进行拼接,得到道路病害检测结果。本发明可以解决现有技术中无法精确监测道路病害,无法分析出路面下方土层病害的
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公开(公告)号:CN117392632A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311687926.8
申请日:2023-12-11
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种道路要素变化监测方法及装置,包括:获取车辆的初始点云数据;对初始点云数据进行过滤处理,得到第一点云数据;对第一点云数据进行格网分割,得到矩形格网,对每个第一点云数据的坐标值进行计算,得到每个第一点云数据在矩形格网中的格网行和列号;根据第一点云数据、所有格网行和所有列号,得到每个第一点云数据对应的三角形,对所有三角形进行检测,得到第二点云数据;对第二点云数据进行分隔,得到节点,从而得到节点组成的R树结构,根据R树结构对第二点云数据进行抽稀,得到R树结构中的第三点云数据;对第三点云数据进行分析,得到车辆行驶道路上要素的变化。本发明实现了对车载激光点云进行数据分析和变化检测的目的。
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公开(公告)号:CN115630492B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202211246860.4
申请日:2022-10-12
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隧道衬砌病害变化特征智能反演方法、系统及存储介质,包括:在多个不同的时间段对待测隧道衬砌区域进行地质雷达数据采集,获得待测隧道衬砌区域在多个时间段的B‑scan数据;分别对各个时间段的B‑scan数据进行合成孔径聚焦算法处理,对应得到聚焦B‑scan数据,形成待测隧道衬砌区域各个时间段对应的的二维B‑scan数据对;将各个时间段对应的二维B‑scan数据对分别输入训练好的神经网络模型;所述神经网络模型由时相切片反演模块和位相切片反演模块通过四维反演模块级联形成;神经网络模型输出各个时间段对应的介电常数模型,得到待测隧道衬砌区域缺陷的变化特征。本发明实现待检测区域的病害动态检测,能极大(56)对比文件耿大新;李洪梅;郭俊;梁国卿.地质雷达检测隧道衬砌常见病害模型实验研究.华东交通大学学报.2014,(06),全文.
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公开(公告)号:CN115630492A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211246860.4
申请日:2022-10-12
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隧道衬砌病害变化特征智能反演方法、系统及存储介质,包括:在多个不同的时间段对待测隧道衬砌区域进行地质雷达数据采集,获得待测隧道衬砌区域在多个时间段的B‑scan数据;分别对各个时间段的B‑scan数据进行合成孔径聚焦算法处理,对应得到聚焦B‑scan数据,形成待测隧道衬砌区域各个时间段对应的的二维B‑scan数据对;将各个时间段对应的二维B‑scan数据对分别输入训练好的神经网络模型;所述神经网络模型由时相切片反演模块和位相切片反演模块通过四维反演模块级联形成;神经网络模型输出各个时间段对应的介电常数模型,得到待测隧道衬砌区域缺陷的变化特征。本发明实现待检测区域的病害动态检测,能极大提高工作效率和反演稳定性。
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公开(公告)号:CN113343563A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110585706.9
申请日:2021-05-27
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于样本自动选择与地表形变速率的滑坡易发性评价方法,包括以下步骤:提取评价因子,获取地表形变速率;自动选取不同时期的滑坡样本与非滑坡样本;利用选取的滑坡样本,对评价因子进行归一化处理;利用滑坡样本与非滑坡样本,训练sDAE‑RF模型,获取滑坡易发性初始概率;利用地表形变速率,对滑坡易发性初始概率进行修正,得到滑坡易发性评价分区图。本发明利用反映滑坡运动状态的地表形变速率,使评价结果与区域滑坡实际分布情况更相符,提高了评价方法的准确性与实用性,为后续滑坡灾害风险管理提供准确的决策资料。
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公开(公告)号:CN108734228A
公开(公告)日:2018-11-02
申请号:CN201810614716.9
申请日:2018-06-14
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法,包括以下步骤:利用SLIC超像素生成算法分割待分类的极化SAR图像;提取极化SAR图像的特征信息,构建高维极化特征图;基于高维极化特征图训练随机森林模型,构建极化SAR图像随机森林模型;利用极化SAR图像随机森林模型统计像素各类别票数,以超像素为单元构建基于随机森林的超像素类别概率图;基于PLR模型迭代修正各超像素类别概率,得到迭代修正的超像素类别概率图;以超像素为单元计算各超像素类别,输出分类结果。本发明利用改进的SLIC算法生成准确细腻的超像素作为分类单元,有效降低了极化SAR图像中相干斑噪声的干扰;利用超像素间邻域特征进一步减小了相干斑噪声的干扰,提高了分类结果精度。
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公开(公告)号:CN120014430A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411899900.4
申请日:2024-12-23
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种弱目标快速遥感检测方法及系统,该方法包括以下步骤:根据待检测区域的遥感图像中每个像元的弱目标和强目标的丰度系数确定每个像元属于弱目标纯净像元、强目标纯净像元或者混合目标非纯净像元;分别等间距划分待检测区域的遥感图像,形成若干个弱目标纯净像元子网格、强目标纯净像元子网格和混合目标非纯净像元子网格;提取弱目标纯净像元样本、强目标纯净像元样本和混合目标非纯净像元样本构建训练集;采用训练集训练检测模型;将待检测区域的遥感图像输入至训练完成的检测模型,得到待检测区域中的弱目标分布。本发明有效提高弱目标遥感检测性能和结果精度。
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公开(公告)号:CN119380208A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411368261.9
申请日:2024-09-29
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种交通要素遥感特征提取方法及系统、交通要素识别方法及系统,交通要素遥感特征提取方法包括以下步骤:通过待提取区域的遥感数据,形成样本集和特征集;基于样本集和特征集分别计算遥感特征集中各遥感特征的样本可分离性、冗余性和Gini系数;基于每个遥感特征的样本可分离性、冗余性和Gini系数计算得到每个遥感特征的特征重要性值;所述特征重要性值用于评估每个遥感特征的样本可分离性、冗余性和Gini系数的联合效应;选取特征重要性值超过设定阈值的遥感特征作为待提取区域的交通要素遥感特征。本发明在样本、特征和算法的研究基础上进行特征综合筛选与优化,进一步解决数据冗余,提高交通要素遥感提取效率和精度优化等问题。
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