-
公开(公告)号：CN113702999A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110772231.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的高速公路边坡裂缝检测方法，具体步骤包括将激光雷达安装在检测车上，对高速公路路基边坡进行扫描、获根据边坡扫描点与雷达发射中心的垂直距离关系对采集到的雷达数据进行有效提取、针对雷达扫描返回距离数据为零的情况，采用拉格朗日线性插值的方法补全数据、采用低通滤波的方法对有效数据进行降噪处理、建立三维空间坐标系，将雷达扫描返回数据分别转换形成x、y、z轴数据，生成路基边坡三维图像，本方法操作简单、易实现，能够大大提高检测效率与精确度，具有较强的实用价值。
-
公开(公告)号：CN111127494B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201911099563.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的高速公路货车限重识别方法，通过获取在高速公路上行驶的目标货车的货车照片，对所述货车照片进行预处理，得到修正照片，对所述修正照片进行边沿检测，确定所述修正图像上的边缘点，根据所述修正图像上的边缘点识别目标货车的目标轴数，计算所述目标货车各轴之间的轴距比，以根据目标轴数和轴距比确定目标货车的限重，可以大大降低高速公路货车限重识别的成本，以及安装方面所带来的影响，还可以利用新型的图像识别智能技术，处理起来相较之前不管是人工检测或者机器检测，都有着高效，易行的优势。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115236628B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210886142.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明一种基于激光雷达检测车厢残留货物的方法，提取单帧原始数据中的车厢数据；提取车厢目标点云，对采集的单帧点云轮廓进行倾斜校正；获取当前车速，将以雷达为原点的坐标系转换为以车厢底部为中心的坐标系，对单帧点云进行拼接形成车厢整体点云图；对车厢点云数据降噪和精简；对拼接的车厢点云数据进行平滑处理；对车厢点云数据切片；相邻两切片间的点云进行投影，提取截面轮廓；对于提取的截面轮廓，求得截面面积，与切片间距相乘得该段到点云体积；累加计算车厢残留货物的体积。本发明可以在不停车情况下自动检测列车车厢内货物残留情况，无需工人爬进车厢观察，降低工人劳动强度的同时提高了工作的安全性，自动检测效率高而且准确性好。
-
公开(公告)号：CN115236628A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210886142.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明一种基于激光雷达检测车厢残留货物的方法，提取单帧原始数据中的车厢数据；提取车厢目标点云，对采集的单帧点云轮廓进行倾斜校正；获取当前车速，将以雷达为原点的坐标系转换为以车厢底部为中心的坐标系，对单帧点云进行拼接形成车厢整体点云图；对车厢点云数据降噪和精简；对拼接的车厢点云数据进行平滑处理；对车厢点云数据切片；相邻两切片间的点云进行投影，提取截面轮廓；对于提取的截面轮廓，求得截面面积，与切片间距相乘得该段到点云体积；累加计算车厢残留货物的体积。本发明可以在不停车情况下自动检测列车车厢内货物残留情况，无需工人爬进车厢观察，降低工人劳动强度的同时提高了工作的安全性，自动检测效率高而且准确性好。
-
公开(公告)号：CN119779274A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510074372.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光SLAM的地图实时构建与定位系统及定位方法，包括多源信息感知平台、激光雷达数据格式处理模块、传感器参数标定模块、地图构建与优化模块、点云数据处理模块和重定位模块。本发明多源信息感知平台集成IMU、里程计等，IMU测量设备加速度和角速度提供姿态信息，里程计计算相对位移，二者与激光雷达数据共同输入数据预处理单元；点云数据处理模块进行时间同步和滤波处理，为后续地图构建提供准确数据基础；地图构建与优化模块优化回环检测并精细处理地形起伏区域，各模块协同工作，充分考虑井下复杂因素，有效解决信号干扰和地形起伏导致的误差累积问题。
-
公开(公告)号：CN111931582A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010667882.2
申请日：2020-07-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，通过获取高速公路的实时监控视频，并对实时监控视频进行帧处理，提取出实时监控视频中连续的多个图片，采用预先训练的目标检测器识别各个图片中的车辆，对各个图片中的车辆进行多目标追踪，在多目标追踪过程中对各个车辆的运动状态进行分析，以判断高速公路当前状态为正常行驶状态、超速行驶状态或者持续低速状态，实现对高速公路上车辆正常行驶状态、车辆超速行驶状态或者车辆持续低速状态等交通事件的实时检测，可以提高高速公路上上述交通事件的检测精度。
-
公开(公告)号：CN111127494A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911099563.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的高速公路货车限重识别方法，通过获取在高速公路上行驶的目标货车的货车照片，对所述货车照片进行预处理，得到修正照片，对所述修正照片进行边沿检测，确定所述修正图像上的边缘点，根据所述修正图像上的边缘点识别目标货车的目标轴数，计算所述目标货车各轴之间的轴距比，以根据目标轴数和轴距比确定目标货车的限重，可以大大降低高速公路货车限重识别的成本，以及安装方面所带来的影响，还可以利用新型的图像识别智能技术，处理起来相较之前不管是人工检测或者机器检测，都有着高效，易行的优势。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.016 seconds)
