公开(公告)号：CN115546667A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211235689.7

申请日：2022-10-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 阮雅端 ,  孟凡泽 ,  李佳勋 ,  陈启美

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种无人机场景的实时车道线检测方法，包括：构建车道线检测模型；读入无人机高空拍摄的实时道路画面至车道线检测模型中进行车道线检测；其中，构建车道线检测模型中，采集无人机高空对车道的监控视频，获取视频图片作为训练样本数据；对视频图片进行预处理；采用CA注意力机制优化后的CA‑Resnet18主干网络中，提取图片的若干特征信息，获得三层不同分辨率不同深度的特征图；对不同分辨率不同深度的特征图的特征图进行双向三层特征融合；经过组分类确定每条车道线的位置信息，实现车道检测。本发明提高无人机场景下车道线的检测识别准确度与实时性。

公开(公告)号：CN117953421A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311711627.3

申请日：2023-12-13

Applicant: 南京大学

Inventor： 阮雅端 ,  李佳勋 ,  肖鹏 ,  李籽煜 ,  陈启美

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种城市道路场景的积水检测方法、电子设备及存储介质，构建积水检测模型，读入城市道路监控拍摄的实时道路画面至积水检测模型中进行积水检测；其中，积水检测模型采集城市摄像头对道路的监控视频，获取视频图片作为训练样本数据，对视频图片进行预处理，采用SE注意力机制优化后的Resnet18主干网络中，提取图片的若干特征信息，使用知识蒸馏的方式加强训练模型；经过标志物检测的辅助，实现城市道路积水的检测与风险等级的评估。本发明提高城市道路场景下的积水检测的准确度与实时性。

公开(公告)号：CN115984727A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310060700.9

申请日：2023-01-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 阮雅端 ,  孟凡泽 ,  李佳勋 ,  陈启美

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/56 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06T7/13 ,  G06T7/73 ,  G06T7/90 ,  G06N20/00

Abstract: 一种无人机场景的实时虚车道线轮廓自动提取方法，首先使用深度学习的车道线检测网络实现车道线中心的若干像素点表征，接着基于色度特征差异，使用多层感知机MLP机器学习的方法实现每条车道线的虚实分类，然后基于单条虚车道线，使用LSD线段检测算法实现虚车道线区域图像内线段端点的提取，接着通过斜率筛选确定虚车道线线段端点，最后经过点与线的关系判别及y坐标高低实现线段端点所属虚车道线线段的准确定位。本发明实现无人机巡航下虚车道线轮廓的实时自动提取。