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公开(公告)号：CN119723509A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411553781.7
申请日：2024-11-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑失能太阳眩光影响的可用视距的检验方法。本发明可检验道路中不同位置的视距满足率，通过移动激光雷达扫描设备采集点云构建道路模型，以雷达扫描车轨迹点提取观察点模拟驾驶员视点，然后建立视线判别视线是否受阻，全面检验道路不同位置可用视距。本发明可实现道路中眩光位置的精确定位与眩光时间预测，具体通过模拟光线确定太阳位置，通过轨迹点确定驾驶员视点，计算光线入射驾驶员视觉识别角后，以道路模型判别光线遮挡。本发明构建了视距衰减率模型，相较于主观性眩光检测方法，成功实现了失能眩光条件下驾驶人的可用视距精确分析，基于道路可用视距和眩光位置重新计算可用视距，流程简单，结果可量化。
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公开(公告)号：CN117670796A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311471284.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种路面裂缝图像自动化检测方法。本发明利用深度学习技术，通过构建轻量化深度学习网络(EU网络)，实现了自动裂缝分割。通过不同卷积模块的组合，EU网络有效地捕捉了裂缝的不同形态特征，同时保持了网络的轻量化特性，使其适用于实时性要求高的场景。然后，本发明利用相机成像几何模型，将像素距离映射到实际世界距离。这一步涉及相机标定技术，通过获取相机内外参数，将图像中的点映射到世界坐标系中，从而实现了裂缝的三维空间定位。接着，通过正交骨架线法，本发明能够准确测量裂缝的宽度。这一方法结合了相机标定和骨架点法向量的计算，将裂缝的像素级宽度映射到实际宽度，以提供更准确的裂缝尺寸信息。
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公开(公告)号：CN106767438B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710064346.1
申请日：2017-02-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明提供一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标系统，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以该滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。本发明能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面的山体滑坡量化数据，结果更全面科学。
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公开(公告)号：CN105069395B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510251540.1
申请日：2015-05-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于地面三维激光扫描技术的道路标线自动识别方法涉及测绘科学技术领域。该方法包括以下步骤：a.采用地面三维激光扫描仪作为数据采集工具，对待测目标进行数据采集，获取三维激光扫描点云数据；b.对获取的地面三维激光扫描点云数据进行预处理；c.基于预处理后的三维激光扫描点云数据，通过灰度值限定提取道路标线数据；d.通过对道路标线数据的划分区块、多函数拟合处理，得出不同道路标线类型所表现出的函数特征值；e.通过特征值在特征值库中的对应识别和道路宽度的计算，输出道路标线的识别结果以及道路及车道宽度。本发明适用于对道路的高效、准确、自动化的标线识别和车道宽度计算。
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公开(公告)号：CN106767438A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710064346.1
申请日：2017-02-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01B11/02
CPC classification number: G01B11/02
Abstract: 本发明提供一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标系统，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以该滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。本发明能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面的山体滑坡量化数据，结果更全面科学。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111968253A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010658926.5
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明实施例提供一种基于点云数据的路面提取方法及系统，该方法包括：获取目标路面不同视角下的初始三维点云数据；通过迭代最近点算法，将不同视角下的初始三维点云数据转换到同一视角下，获取转换后的初始三维点云数据；对转换后的初始三维点云数据进行多重滤波，提取目标路面的点云数据。本发明实施例通过迭代最近点算法建立三维点云数据的空间索引，并且通过多重滤波互相结合的方法对目标路面的初始三维点云数据进行滤除，除去噪声和非路面点云数据，最后提取出路面点云数据，提高了路面提取精度。
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公开(公告)号：CN107830839B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710942970.7
申请日：2017-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种用于隧道变形监测的地面三维激光扫描数据处理方法及装置，能准确量化、全面展示隧道变形。所述方法包括：S1、通过将地面三维激光扫描仪采集的隧道点云转换至规则坐标系，确定隧道中轴线，进而建立用行列表示的格网坐标集，用作变形监测参考框架；S2、对隧道内壁进行空洞填补和噪点处理；S3、根据小面积点云类似平面准则，估计点云代表点；S4、通过对比同一格网、不同日期点云坐标值，来量化计算和展示隧道全断面变形。
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公开(公告)号：CN105069395A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510251540.1
申请日：2015-05-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00523 , G06K2209/25
Abstract: 基于地面三维激光扫描技术的道路标线自动识别方法涉及测绘科学技术领域。该方法包括以下步骤：a.采用地面三维激光扫描仪作为数据采集工具，对待测目标进行数据采集，获取三维激光扫描点云数据；b.对获取的地面三维激光扫描点云数据进行预处理；c.基于预处理后的三维激光扫描点云数据，通过灰度值限定提取道路标线数据；d.通过对道路标线数据的划分区块、多函数拟合处理，得出不同道路标线类型所表现出的函数特征值；e.通过特征值在特征值库中的对应识别和道路宽度的计算，输出道路标线的识别结果以及道路及车道宽度。本发明适用于对道路的高效、准确、自动化的标线识别和车道宽度计算。
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公开(公告)号：CN119579497A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411501438.8
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种道路可用视距检测与驾驶负荷分析方法。根据交叉口和连续路段点云分布差异，提出邻域搜索算法自动识别交叉口，接着批量对交叉口视距进行检测。对于连续路段ASD检测，将目标点的曲率自适应检索算法与体素‑射线法结合，可以更快获取道路连续的ASD，其次，探究不同下采样距离对ASD检测的速度与精度的影响，得到最佳下采样距离。根据道路ASD数据与周围车辆情况，分析不同驾驶人在真实道路场景下的生理变化情况，评估驾驶人在不同道路场景下的驾驶负荷。本发明探究了道路ASD与驾驶负荷之间的关系，实现了快速检查实际道路场景中的道路ASD，并根据道路ASD评估驾驶负荷，有助于评价行车风险等级。
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公开(公告)号：CN113033608B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110184350.8
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像道路提取方法及装置，所述方法首先获取目标区域的遥感影像；然后将遥感影像输入至道路提取模型，通过道路提取模型对遥感影像中的道路轮廓特征进行提取及增强，并对得到的道路轮廓增强特征进行多尺度特征提取及融合，基于得到的多尺度融合特征进行目标区域的道路信息的提取，最终输出目标区域的道路信息。通过对道路轮廓特征进行增强以及多尺度特征融合，可以增强道路提取模型对道路轮廓的识别能力，从而更好地保证识别得到的道路信息的完整度以及精确度。
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