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公开(公告)号：CN114719873A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210618021.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及数字道路地图生成技术领域，特别是涉及一种低成本精细地图自动生成方法、装置及可读介质。方法包括以下步骤：S1，通过三维标定场，对相机内参进行标定；S2，将标定好的相机安装于车辆上，并且在车辆行进过程中拍摄图像，获取待处理图像；S3，从所述待处理图像中提取出车道标线，得到车道标线图；S4，根据所述相机内部参数和畸变系数对车道标线图进行畸变校正和灰度处理，得到校正图像；S5，对所述校正图像中的车道标线进行亚像素角点检测，得到车道标线的角点坐标；S6，将车道标线的角点坐标添加到导航地图中，生成精细化地图。该方法可以使用低成本的数码相机与GNSS采集道路标线信息生成精细化地图。
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公开(公告)号：CN114360214B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210275911.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明涉及地质灾害预警领域，其公开了一种特大规模冰川泥石流预警方法，解决现有技术中的预警方案存在的预警精度低、难以实施的问题。该方法包括：S1、计算区域范围流域物质能量参数，筛选出需要重点监测的冰川泥石流流域；S2、对重点监测的冰川泥石流流域进行水源因子分析计算，所述水源因子包括泥石流形成区的气温、降水及雪水当量；S3、基于步骤S2计算获取的参数，利用特大规模冰川泥石流灾变气候判定模型及灾变气象判定模型依次进行灾变气候判定和灾变气象判定；若均满足变气候判定条件和灾变气象判定条件，则满足预警条件；S4、对满足预警条件的冰川泥石流流域进行泥石流灾害报警。
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公开(公告)号：CN114549879A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210443723.3
申请日：2022-04-25
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及车载激光扫描测绘领域，其公开了一种隧道车载扫描点云的标靶识别及中心点提取方法，有利于在车载激光点云中对标靶的有效识别，并实现高精度提取标靶中心坐标，为后续点云数据的几何修正提供重要技术支撑。本发明在标靶点云识别过程中，利用车载移动激光扫描设备获取隧道洞壁三维激光扫描数据，并基于多层级空间位置约束和标靶几何约束，实现标靶区域点云数据快速提取；在标靶中心点提取过程中，考虑到标靶点云不完整特征，利用标准模板边缘拟合匹配方法，有效弥补缺失标靶所造成的几何中心计算误差，精准解算标靶中心点坐标。本发明尤其适用于对山区公路隧道的移动测量作业。
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公开(公告)号：CN118538109A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202411010784.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种折叠式公路全线预警平台，涉及公路预警技术领域。一种折叠式公路全线预警平台，包括安装板、展开侧板、转轴、收纳清洁组件和折叠防护组件，所述收纳清洁组件包括二号滑轨，启动折叠防护组件带动两个展开侧板以转轴为中心旋转，就可以使两个展开侧板展开至安装板两侧的后方，当展开侧板展开时可以使安装板前侧的预警显示屏露出，就可以对公路路过的车辆起到预警效果，防止当两个展开侧板移动至安装板前侧，就可以对安装板前侧的预警显示屏进行遮挡，并且还可以对预警显示屏起到防护的效果，同时当对预警显示屏进行遮挡至展开侧板内时，通过展开侧板内的收纳清洁组件可以对预警显示屏表面的灰尘进行清洁。
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公开(公告)号：CN117037432B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311288116.5
申请日：2023-10-08
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
IPC: G08B21/10 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及地质灾害预警方法技术领域，具体为基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，包括以下步骤，收集与地质灾害有关的多种参数数据。本发明中，通过收集与地质灾害相关的多种参数数据，以综合考虑多个参数之间的综合影响。利用机器学习构建预测模型，通过对已收集的参数数据进行训练和学习，利用物联网技术和传感器进行实时监控，并将收集到的数据反馈到预测模型中，实时更新风险评估。对地质灾害的风险进行等级划分，以实现对不同风险等级地区的有效管理。定期使用新收集的数据对预测模型进行综合评估和优化，以提高预测的准确性和可靠性。通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115265493B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211170179.6
申请日：2022-09-26
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及数字道路地图生成技术领域，特别是涉及一种基于非标定相机的车道级定位方法及装置，方法包括以下步骤：S1，获取车辆当前所在车道的车道线图像；S2，根据车辆横向偏离模型，计算车辆相对于一侧车道线的偏离比值，所述车辆横向偏离模型是根据所述车道线图像中拟合出的两侧车道线和灭点位置构成的几何图形建立的；S3，根据所述偏离比值和车道宽度，确定汽车在车道宽度方向上的定位信息。本发明的方法与现有技术相比，由于不需要计算车道线图像像素点对应的绝对坐标，就可以免去对拍摄相机预先标定，获取相机内参数的过程，因此，使用低成本的数码相机也可以计算出精确的车辆在车道宽度方向上的定位信息。
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公开(公告)号：CN115272874B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211187713.4
申请日：2022-09-28
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 , 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及基于摄影测量的地质灾害调查领域，提供了一种基于遥感影像的泥石流灾害识别及频率计算方法，解决传统方式获取泥石流灾害频率信息存在的效率低、覆盖面不足、频次信息难以更新的问题。本发明的识别方法，首选筛选待识别年度及其前后两年的遥感影像，同时基于高程数据提取泥石流流域边界和分区信息；然后，根据各子区域在待识别年度前后两个冬半年的影像数据中相应波段的TOA值，计算像素级的归一化植被指数和物源扰动变化检测指数，进而识别各子区域物源的变化情况，最终，基于变化并结合判定条件，识别是否发生灾害事件；而频率计算方法，首先，基于识别方法识别统计周期内的灾害发生次数，然后计算泥石流的发生频率。
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公开(公告)号：CN115272874A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211187713.4
申请日：2022-09-28
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 , 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及基于摄影测量的地质灾害调查领域，提供了一种基于遥感影像的泥石流灾害识别及频率计算方法，解决传统方式获取泥石流灾害频率信息存在的效率低、覆盖面不足、频次信息难以更新的问题。本发明的识别方法，首选筛选待识别年度及其前后两年的遥感影像，同时基于高程数据提取泥石流流域边界和分区信息；然后，根据各子区域在待识别年度前后两个冬半年的影像数据中相应波段的TOA值，计算像素级的归一化植被指数和物源扰动变化检测指数，进而识别各子区域物源的变化情况，最终，基于变化并结合判定条件，识别是否发生灾害事件；而频率计算方法，首先，基于识别方法识别统计周期内的灾害发生次数，然后计算泥石流的发生频率。
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公开(公告)号：CN115265493A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211170179.6
申请日：2022-09-26
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及数字道路地图生成技术领域，特别是涉及一种基于非标定相机的车道级定位方法及装置，方法包括以下步骤：S1，获取车辆当前所在车道的车道线图像；S2，根据车辆横向偏离模型，计算车辆相对于一侧车道线的偏离比值，所述车辆横向偏离模型是根据所述车道线图像中拟合出的两侧车道线和灭点位置构成的几何图形建立的；S3，根据所述偏离比值和车道宽度，确定汽车在车道宽度方向上的定位信息。本发明的方法与现有技术相比，由于不需要计算车道线图像像素点对应的绝对坐标，就可以免去对拍摄相机预先标定，获取相机内参数的过程，因此，使用低成本的数码相机也可以计算出精确的车辆在车道宽度方向上的定位信息。
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公开(公告)号：CN114719873B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210618021.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及数字道路地图生成技术领域，特别是涉及一种低成本精细地图自动生成方法、装置及可读介质。方法包括以下步骤：S1，通过三维标定场，对相机内参进行标定；S2，将标定好的相机安装于车辆上，并且在车辆行进过程中拍摄图像，获取待处理图像；S3，从所述待处理图像中提取出车道标线，得到车道标线图；S4，根据所述相机内部参数和畸变系数对车道标线图进行畸变校正和灰度处理，得到校正图像；S5，对所述校正图像中的车道标线进行亚像素角点检测，得到车道标线的角点坐标；S6，将车道标线的角点坐标添加到导航地图中，生成精细化地图。该方法可以使用低成本的数码相机与GNSS采集道路标线信息生成精细化地图。
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