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公开(公告)号：CN110517220A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910497703.2
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于激光三维数据的集料表面数量检测方法，包括：步骤1，获取当前集料三维点云数据，并对当前集料三维点云数据进行去噪；步骤2，获取去噪后的当前集料三维点云数据的局部拟合平面，并计算局部拟合平面的法向量，即得到当前集料的全部表面法线；步骤3，通过当前集料的每一条表面法线的起始点位置坐标对当前集料的多条表面法线进行聚类，得到N个聚类中心，即当前集料具有N个表面数量；步骤4，对多种形状集料集合中的每一个集料重复上述步骤，即可得到每个形状集料的表面数量。本发明利用激光三维数据，能够批量、快速、无损的对集料表面个数进行智能检测。
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公开(公告)号：CN110363743A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910498480.1
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于沥青混凝土路面激光三维数据的表面纹理分离方法，包括以下步骤：步骤1，获取沥青路面表面纹理三维深度数据集合Q；步骤2，对所述沥青路面表面纹理三维深度数据集合Q中缺失数据进行填充处理；步骤3，对填充处理后的沥青路面表面纹理三维深度数据集合Q进行滤波处理，得到滤波后的沥青路面表面纹理三维深度数据集合Q′；步骤4，对Q′中的沥青路面表面纹理三维深度数据进行宏观纹理与微观纹理分离，得到沥青路面宏观纹理数据和沥青路面微观纹理数据；本发明在传统的分离方法上引入稳健估计理论，有效的解决宏观纹理受奇异值影响的问题，从而提升了传统分离方法的稳定性。
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公开(公告)号：CN107527354B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710547605.6
申请日：2017-07-06
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于合成图的的区域生长方法：步骤1，对原始裂缝图像进行灰度处理、滤波处理和阈值化处理，得到合成图；步骤2，对合成图进行形态学处理和过滤处理，得到目标裂缝的种子图；步骤3，根据目标裂缝的种子图中所有连通区域的最小外接矩形，选择对目标裂缝的种子图中的生长区域后进行生长，得到生长后的裂缝图像。本发明依据种子图和合成图分离的方式进行生长，由种子图确定生长位置并作用于相应位置的合成图，由合成图判断是否生长进而回到种子图中进行生长，避免了在区域内的其他位置生长出杂质信息，使得生长之后的裂缝信息更加清晰完整，精确度高；由于判断生长是在合成图中而不是原图，遍历区域小复杂度低，处理效率高。
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公开(公告)号：CN110348308A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910498481.6
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的路面灌封裂缝检测方法：步骤1：采集路面灌封裂缝图像，进行图像增广得到路面图像；步骤2：对路面图像进行图像标注，得到每一幅路面图像对应的裂缝区域框；将所有标注后的路面灌封裂缝图像放缩为统一尺寸，得到放缩后的图像，作为训练集；步骤3：构建灌封裂缝检测模型，将训练集输入所构建的灌封裂缝检测模型中进行训练，得到灌封裂缝模型的最优权重；步骤4：将待检测图像输入训练后得到的灌封裂缝检测模型中，得到待检测图像中物体是灌封裂缝的置信度和检测框，将灌封裂缝置信度和检测框标注在待检测图像上。本发明首次使用了深度学习的方法对路面图像中的灌封裂缝进行检测，并能够达到0.8994的检测精度。
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公开(公告)号：CN109166125A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810737688.X
申请日：2018-07-06
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多边缘融合机制的三维深度图像分割算法，包括以下步骤：获取集料颗粒的深度图像并进行预处理，得到预处理后的深度图，对预处理后的深度图提取边缘图像，并进行细化处理；利用被遮挡区域边缘图像与细化处理后的图像进行第一次融合，利用第一次融合后的图像与补全缺失数据后的集料颗粒边缘图像进行第二次融合；然后采用分水岭算法进行集料颗粒的分割。本发明针对颗粒深度图像由于被遮挡而产生的深度数据缺失问题，采用两次融合的方法的形成了颗粒边缘图像，补全了缺失边缘，从而保证了颗粒形态和棱角特征的完整性；对分水岭算法中的种子区域标定和距离变换函数的进行了优化选择，有效地减少了分割中的过分割和欠分割问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108986078A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810668385.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法，包括集料棱角性检测系统得到的集料图像，对集料图像进行灰度化等一系列处理，读取集料图像，进行凸包几何特征获取，然后读取集料颗粒凸包图像，得到每个集料三个不同面凸包前集料面积和凸包后集料图像面积，以凸包前后集料平均面积差表征单个集料的棱角性，用平均棱角指标代表整批集料的棱角性；从而实现对集料棱角性高效，精确的检测和定量分析，具有检测效率高，客观性强，检测成本低的优点。
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公开(公告)号：CN107527354A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710547605.6
申请日：2017-07-06
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于合成图的区域生长方法：步骤1，对原始裂缝图像进行灰度处理、滤波处理和阈值化处理，得到合成图；步骤2，对合成图进行形态学处理和过滤处理，得到目标裂缝的种子图；步骤3，根据目标裂缝的种子图中所有连通区域的最小外接矩形，选择对目标裂缝的种子图中的生长区域后进行生长，得到生长后的裂缝图像。本发明依据种子图和合成图分离的方式进行生长，由种子图确定生长位置并作用于相应位置的合成图，由合成图判断是否生长进而回到种子图中进行生长，避免了在区域内的其他位置生长出杂质信息，使得生长之后的裂缝信息更加清晰完整，精确度高；由于判断生长是在合成图中而不是原图，遍历区域小复杂度低，处理效率高。
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公开(公告)号：CN107448205A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710791638.5
申请日：2017-09-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及隧道工程技术领域，具体涉及一种绿泥石石英片岩含水地层大跨度隧道的大变形控制方法。所述方法以三台阶环形开挖预留核心土法为基础，在超前支护下进行隧道的扩挖及支护，其中隧道拱部、边墙处采用双层钢架，并进行分次支护，其中第一层钢架施做时相应的预留变形量为50~90cm，第二层钢架施做时相应的预留变形量为25~45cm，仰拱处采用单层钢架。本发明所述方法在满足绿泥石石英片岩含水地层大跨度隧道大变形要求的同时，又能保证支护结构安全，达到不侵限、不换拱的目的，能够解决目前绿泥石石英片岩含水地层中修建大跨度隧道的大变形控制难题。
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公开(公告)号：CN107392875A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710648346.6
申请日：2017-08-01
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明公开了一种基于k近邻域划分的点云数据去噪方法：利用单元格法对点云数据进行空间划分；获得点云数据的邻域信息，完成点云数据k近邻域搜索；计算点云数据中两个点的平均距离；计算点云数据中的任一点对其k近邻域的点的影响力的值；遍历点云数据，计算点云数据影响力值的平均值，在此基础上设定与影响力比较的阈值；将设定的阈值与点云数据的影响力的值进行比较判断这个点是否是噪声点；将噪声点去除，得到去燥后的点云数据。本发明将利用单元格法完成点云数据的空间划分确定任意点的k近邻域信息与高斯影响函数作为影响力评价函数相结合，能够有效地去除点云模型中的噪声点，同时保留原模型的特征信息，计算效率也得到提高。
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公开(公告)号：CN103149131B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201310039013.5
申请日：2013-01-31
Applicant: 长安大学
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明公开了生产现场集料三维检测的实时数据采集方法及采集系统，集料传送装置包括进料仓、一级传动带、分料板和总传动带，分料板下方设二级传送带，安装数据获取装置，数据获取装置包括封装在防尘箱中的激光器和面阵相机，防尘箱安装在二级传送带上方，激光器正对二级传送带，第一编码器安装在二级传送带转轴上，第二编码器安装在防尘稳固箱上且与面阵相机相连，所述激光器、面阵相机、第一编码器和第二编码器分别连接计算机；计算机控制二级传送带传送速度和面阵相机采样频率。本发明能够直接获取集料的三维数据信息，极大地提高了集料级配的计算精度；对拍摄过程中集料的下落速度进行控制，解决集料下落速度不均匀的问题。
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