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公开(公告)号：CN118229699B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410645235.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 东南大学 , 华设设计集团股份有限公司 , 江苏狄诺尼信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于加权拒绝策略的道路点云分割方法，包括：根据点云的高程特征使用简单形态学滤波获得滤波掩码m1；根据点云的平面特征使用局部平面度滤波获得滤波掩码m2；根据点云的一致性特征使用M‑估计量样本一致性滤波获得掩码m3；根据采集车辆的轨迹特征距离统计滤波获得掩码m4；对m1、m2、m3、m4进行加权平均，获得加权掩码，利用掩码去除点云中的被拒绝点，最后使用区域生长算法获得最终的路面点云。本发明的优点在于：同时兼顾道路点云的高程特征、平面特征、一致性特征，可以以较好的鲁棒性进行道路点云分割。
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公开(公告)号：CN118229789B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410645238.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 东南大学 , 华设设计集团股份有限公司 , 江苏狄诺尼信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种自适应识别变坡点的道路点云横坡计算方法，包括：根据点云的采集车的轨迹路径，沿道路走向切割点云横截面；在点云横截面上，使用滑动窗口自左向右滑动，同时计算滑动窗口在每个位置处窗口内点集的斜率，并绘制斜率图；在斜率图上，再次使用滑动窗口自左向右滑动，同时计算滑动窗口在每个位置处窗口内点集的方差，并绘制方差图；找到方差图中方差最大的位置，该位置对应的横坐标既为横截面变坡点的横坐标；根据横坐标，在横截面上找到变坡点位置。随后，根据变坡点将道路横截面分为左右两个部分，分别进行最小二乘法线性拟合，其直线斜率即为道路左右横坡的坡度。本发明的优点在于：可以自适应地识别道路横截面的变坡点。
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公开(公告)号：CN116682083A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310661544.1
申请日：2023-06-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法、系统，该方法基于车载激光点云，使用Kd‑tree数据结构选取任一路面点云的邻域点云，对所述点云的反射强度进行K‑means++聚类，根据聚类获得的标线候选点云集，计算邻域点平均距离，采取三倍标准差判断标准剔除其噪声点，实现对道路标线的准确提取。本发明减少了因激光雷达的远距离采集和标线磨损造成的影响，解决了从反射强度较低的车载激光雷达点云中完整提取标线的问题，具有适应性好、准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN118429637A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410528941.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S17/88
Abstract: 本发明提供了一种道路平面交叉口点云语义分割方法，该方法首先使用轻量化激光扫描系统采集多点位、多视角下的点云数据；其次对点云数据进行配准拼接，得到完整点云；然后通过设计基于特征相似度的空间信息编码模块、基于多池化融合的特征增强模块和加权交叉熵损失函数来构建改进的RandLA‑Net点云语义分割网络；最后，对改进的RandLA‑Net点云语义分割网络进行训练，并将训练后的改进的RandLA‑Net点云语义分割网络用于道路平面交叉口点云分割，识别点云类别。本发明方法通过增强模型对点云局部特征的学习能力、丰富输入数据的空间特征，提高了在道路交叉口场景下的语义分割性能。
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公开(公告)号：CN118229699A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410645235.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 东南大学 , 华设设计集团股份有限公司 , 江苏狄诺尼信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于加权拒绝策略的道路点云分割方法，包括：根据点云的高程特征使用简单形态学滤波获得滤波掩码m1；根据点云的平面特征使用局部平面度滤波获得滤波掩码m2；根据点云的一致性特征使用M‑估计量样本一致性滤波获得掩码m3；根据采集车辆的轨迹特征距离统计滤波获得掩码m4；对m1、m2、m3、m4进行加权平均，获得加权掩码，利用掩码去除点云中的被拒绝点，最后使用区域生长算法获得最终的路面点云。本发明的优点在于：同时兼顾道路点云的高程特征、平面特征、一致性特征，可以以较好的鲁棒性进行道路点云分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117291025A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311215462.0
申请日：2023-09-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/20 , G16C60/00 , G06F119/08 , G06F119/12 , G06F119/14 , G06F113/26 , G06F111/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于离散元的沥青混合料骨架接触各向异性评价方法，包括如下步骤：(1)选取不同粒径范围的石灰岩集料并进行CT扫描和3D建模重构；(2)通过单轴蠕变试验确定集料和沥青砂浆间的本构模型参数，并根据级配类型生成沥青混合料虚拟样品；(3)将上述接触的接触法线及法向接触力按接触向量与坐标轴的夹角进行分类；(4)将上述接触法线向量转化为单位向量，计算接触法线的组构张量，并将接触法线和法向接触力向量转化为极坐标形式，按指定角度间隔绘制风玫瑰图；(5)构建傅里叶级数函数并拟合接触法线和法向接触力的风玫瑰图，以拟合得到的各向异性参数和组构张量评价沥青混合料骨架接触的各向异性。
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公开(公告)号：CN116645653A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310661525.9
申请日：2023-06-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于车载激光点云的道路上方设施净空计算方法、系统，该方法包括：对车载激光点云进行路面提取；利用改进的滚球法对路面点云进行道路轮廓提取以划定道路范围；筛选高程并提取道路上方设施；利用Kd‑tree数据结构搜索出道路上方设施在平面投影的最近N个路面点；通过最小二乘法将这N个点拟合成的平面方程，计算道路净空。本发明基于车载激光点云，能够有效计算道路上方设施点的净空，从而对车辆限高提出要求。与现有技术相比，本发明具有计算精度高，适用性高等优点。
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公开(公告)号：CN118229789A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410645238.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 东南大学 , 华设设计集团股份有限公司 , 江苏狄诺尼信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种自适应识别变坡点的道路点云横坡计算方法，包括：根据点云的采集车的轨迹路径，沿道路走向切割点云横截面；在点云横截面上，使用滑动窗口自左向右滑动，同时计算滑动窗口在每个位置处窗口内点集的斜率，并绘制斜率图；在斜率图上，再次使用滑动窗口自左向右滑动，同时计算滑动窗口在每个位置处窗口内点集的方差，并绘制方差图；找到方差图中方差最大的位置，该位置对应的横坐标既为横截面变坡点的横坐标；根据横坐标，在横截面上找到变坡点位置。随后，根据变坡点将道路横截面分为左右两个部分，分别进行最小二乘法线性拟合，其直线斜率即为道路左右横坡的坡度。本发明的优点在于：可以自适应地识别道路横截面的变坡点。
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公开(公告)号：CN116933357A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310648356.5
申请日：2023-06-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/13
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的几何线形参数化道路建模方法，包括步骤：S1、根据道路中线点集和函数拟合曲线，计算标准差，结合预设工程精度得到拟合道路中线；S2、根据道路中心线的点集的三维坐标，计算道路的偏角；S3、设计计算方法，得到道路模型横断面各节点的三维坐标信息；S4、生成一系列横断面并在横断面间放样，得到道路结构实体；S5、赋予道路实体结构材质信息及其他属性信息，导入Civil3d得到数据模型。本发明借助Civil3d内置的可视化编程平台Dynamo，对导入Civil3d的点云进行偏差修正和分段建模，实现由点云数据自动化构建道路实体模型，并赋予属性信息得到完整的道路模型数据。
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公开(公告)号：CN116740666A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310661530.X
申请日：2023-06-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种激光点云驱动的道路中线精准确定方法、系统，该方法基于激光点云，使用滚圆法从路面点云中提取道路轮廓并进一步利用维诺图提取道路中心线；对所述路面点云的反射强度进行阈值判断提取车道标线；根据获取的道路中心线，建立车道标线数据索引，将提取的车道标线划分为内外侧车道标线；以最近道路中心点进行索引并计算内外侧车道标线的平均值，获取车道中线；计算提取的车道中线与道路中心线的偏差并进行修正，确定道路中线。与现有技术相比，本发明减少了因行车轨迹波动和激光的远距离采集造成的影响，能够从激光点云中精准确定道路中线，具有适应性好，准确率高的优点。
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