轨道交通隧道侵限检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116626706A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310535525.4

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 本发明提供一种轨道交通隧道侵限检测方法及系统,属于轨道交通异物侵限检测技术领域,获取扫描轨道交通隧道场景,采集隧道点云数据;通过点云滤波对隧道点云数据进行预处理,得到不同距离下隧道截面点云数据;通过构造二维限界框和拟合缩放比例,构建动态三维隧道限界体;采用基于自适应阈值的匹配机制,将动态三维隧道限界体与隧道点云数据进行匹配,不与限界体匹配的点云即为侵限点云。本发明通过构建二维限界框和拟合缩放比例构建动态三维隧道限界体,同时利用自适应阈值匹配机制实现远距离隧道限界入侵的准确判断,解决了隧道内暗光导致的侵限检测精度低、检测距离短的问题。

    列车自主感知定位方法及系统
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117622262A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311541463.4

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明提供一种列车自主感知定位方法及系统,属于列车自主感知定位技术领域,提取立体图像对中目标的位置边界框;关联立体图像对中同一目标的边界框生成最小包围的自适应锚框,估计深度值;利用滑动窗口筛选待匹配的轨迹,对包含相同目标的轨迹对分配相同的ID;关联地标的深度信息和ID,估计传感器在两帧时间内的运动,估计列车的瞬时速度,并通过时间积分计算得到列车的位移值,匹配数字轨道拓扑地图推算列车在全线的位置,结合列车瞬时速度判断线路关键位置,并对列车的推算位置进行校正。本发明减少了对地面设备的依赖,提高灵活性和可靠性,可以应对地面设备故障或覆盖不足的情况,并为列车的自主运行和导航提供了技术支持。

    轨道交通隧道侵限检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116626706B

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202310535525.4

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 内暗光导致的侵限检测精度低、检测距离短的问本发明提供一种轨道交通隧道侵限检测方 题。法及系统,属于轨道交通异物侵限检测技术领域,获取扫描轨道交通隧道场景,采集隧道点云数据;通过点云滤波对隧道点云数据进行预处理,得到不同距离下隧道截面点云数据;通过构造二维限界框和拟合缩放比例,构建动态三维隧道限界体;采用基于自适应阈值的匹配机制,将动态三维隧道限界体与隧道点云数据进行匹配,不与限界体匹配的点云即为侵限点云。本发明通过构建二维限界框和拟合缩放比例构建动态三(56)对比文件王敏 等.利用三维激光扫描仪进行地铁隧道限界测量.测绘通报.2014,(第12期),第78-81页.

    跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统

    公开(公告)号:CN120009862A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510063029.2

    申请日:2025-01-15

    Abstract: 本发明提供一种跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统,属于激光雷达与相机的在线外参标定技术领域,利用静态标定结果获得初始外参,通过将激光雷达点云投影到虚拟相机视角,生成与相机图像对齐的LIP图像,对LIP图像和RGB图像进行跨模态分割,提取语义掩码,通过策略生成跨模态特征点对,结合PnP算法进行初步外参计算;通过多模态损失函数进行全局优化,引入帧间平滑和增量优化策略,确保外参的精确估计。最终,优化后的外参矩阵应用于后续帧的投影与匹配,能够实时适应环境变化和数据动态更新。本发明具有高精度、实时性,克服离线标定依赖特定标定目标、无法应对动态环境变化的不足,适应高速运动和复杂环境中的应用需求。

    一种轨道交通限界检测方法
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119251790A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411324446.X

    申请日:2024-09-23

    Abstract: 本发明提供了一种轨道交通限界检测方法。该方法包括:对采集的列车的运行环境图像数据进行处理,生成深度图;利用语义分割算法提取深度图中的轨道区域,根据轨道区域和深度图计算出轨道的三维空间坐标;利用轨道先验约束方程对轨道的三维空间坐标进行卷积最优变换处理,形成轨道三维点云数据;基于轨道三维点云数据及先验知识,通过最小化误差平方和的方法拟合出直线和曲线段的轨道中心线;通过方差矢量最小化的方法在所述轨道三维点云数据中提取多场景轨道平面;结合轨道中心线和轨道平面构建三维立体轨道限界包围盒,实现车辆限界和建筑限界的三维检测。本发明方法通过构建三维点云数据和限界包围盒,实现了对车辆限界和建筑限界的快速检测。

    一种基于少样本学习的铁路场景目标检测方法

    公开(公告)号:CN117671451A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311488897.2

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于少样本学习的铁路场景目标检测方法。该方法包括:获取铁路场景图像样本,构建基础数据集、生成数据集和微调数据集;构建用于铁路场景目标检测的卷积神经网络模型,依次使用基础数据集、生成数据集和微调数据集训练卷积神经网络模型,得到训练好的卷积神经网络模型;将待识别的铁路场景图像输入到训练好的卷积神经网络预测模型中,训练好的卷积神经网络预测模型输出所述待识别的铁路场景图像的目标识别结果。本发明提出了结合样本生成与图像风格迁移进行二次微调的训练框架,从数据增强和迁移学习的角度提高了铁路少样本目标检测的准确率。避免了复杂模型占用计算机资源多的情况,具有运行内存小、检测速度快等优点。

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