一种地下停车场的汽车高精度建图与定位方法

    公开(公告)号:CN115127536A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210417901.5

    申请日:2022-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种地下停车场的汽车高精度建图与定位方法,先建图后定位,首先基于无线信号与机器视觉,构建包含导航层、特征层、结构层三个层级的地下停车场三维地图,之后基于地下停车场三维地图,通过构建数学模型和各类匹配算法使车辆当前场景与三维地图的特征匹配,实现车辆在卫星定位信号薄弱或丢失的完全封闭区域内,尤其是大型地下停车场的高精度定位。本发明的技术方案深度融合无线信号和视觉特征,不需建立信号基站,不需依附其他运营商提供的地图,仅通过汽车自带的单目摄像头以及无线信号接收机即可完成地下停车场的高精度定位,兼具经济型与精确性,操作简单,便于推广。

    一种公路违法设摊事件视频检测方法

    公开(公告)号:CN112651293A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011188573.3

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种公路违法设摊事件视频检测方法,包括:通过动态前景提取方法与基于深度学习的图像分割方法,自动分割出视频图像中需要进行事件检测的道路区域,其次利用基于深度学习的图像目标检测方法,实时提取出现在视频中的多种与违法设摊事件相关的目标,然后利用道路区域对目标进行过滤,并通过目标聚集性搜索与判别,提取呈现违法设摊事件特性的目标子集,从而定位侵占公路路权的违法设摊事件。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析,自动检测判别视频中是否有违法设摊事件出现,可以有效提高公路违法设摊事件的检测效率,降低事件漏报风险,缩短事件处置延迟,减少公路管理部门巡查管理的成本投入,为保障路网畅通安全提供支撑。

    一种公路路面车辙污染事件视频检测方法

    公开(公告)号:CN112446293A

    公开(公告)日:2021-03-05

    申请号:CN202011188540.9

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种公路路面车辙污染事件视频检测方法,包括:首先,通过基于深度学习的图像分割方法与目标检测方法分别提取感兴趣区域与交通目标;其次,利用图像增强与边缘提取方法获得ROI中的边缘信息,并在过滤掉交通目标后进行边缘信息累积;然后,通过多次变长度直线检测提取疑似路面车辙污染区域的特征;最后,通过基于短直线段集的曲线搜索方法定位路面车辙污染区域。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析,自动检测判别视频中是否有路面车辙污染事件出现,可以有效提高路面车辙污染事件的检测效率,降低事件漏报风险,减少事件处置延迟,节省公路管理部门巡查管理的成本投入,为改善公路通行环境、保障路网畅通安全提供支撑。

    一种公路路面车辙污染事件视频检测方法

    公开(公告)号:CN112446293B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202011188540.9

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种公路路面车辙污染事件视频检测方法,包括:首先,通过基于深度学习的图像分割方法与目标检测方法分别提取感兴趣区域与交通目标;其次,利用图像增强与边缘提取方法获得ROI中的边缘信息,并在过滤掉交通目标后进行边缘信息累积;然后,通过多次变长度直线检测提取疑似路面车辙污染区域的特征;最后,通过基于短直线段集的曲线搜索方法定位路面车辙污染区域。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析,自动检测判别视频中是否有路面车辙污染事件出现,可以有效提高路面车辙污染事件的检测效率,降低事件漏报风险,减少事件处置延迟,节省公路管理部门巡查管理的成本投入,为改善公路通行环境、保障路网畅通安全提供支撑。

    一种公路交通事件自动化视频巡查系统及方法

    公开(公告)号:CN111145378B

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN201911392412.3

    申请日:2019-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种公路交通事件自动化视频巡查系统及方法,系统包括公路巡查应用平台、视频分析处理平台,公路巡查应用平台与视频分析处理平台通过网络进行通信,系统与公路监控视频源建立网络连接,接入需要巡查的视频,公路巡查应用平台包括视频监控与巡查管理模块、算法模型注册与管理模块、数据库模块;视频分析处理平台包括任务调度模块、算法模型服务模块。本发明基于公路交通事件视频巡查业务模式,结合智能化视频事件检测技术,构建了业务应用与算法模型解耦的、可扩展的、分布式处理框架,能够实现公路监控视频的批量化自动轮巡、多种公路交通事件的自动检测与告警,可有效提高公路网视频巡查效率、降低公路交通事件漏检风险。

    一种公路违法设摊事件视频检测方法

    公开(公告)号:CN112651293B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202011188573.3

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种公路违法设摊事件视频检测方法,包括:通过动态前景提取方法与基于深度学习的图像分割方法,自动分割出视频图像中需要进行事件检测的道路区域,其次利用基于深度学习的图像目标检测方法,实时提取出现在视频中的多种与违法设摊事件相关的目标,然后利用道路区域对目标进行过滤,并通过目标聚集性搜索与判别,提取呈现违法设摊事件特性的目标子集,从而定位侵占公路路权的违法设摊事件。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析,自动检测判别视频中是否有违法设摊事件出现,可以有效提高公路违法设摊事件的检测效率,降低事件漏报风险,缩短事件处置延迟,减少公路管理部门巡查管理的成本投入,为保障路网畅通安全提供支撑。

    基于机器视觉的交通标志牌缺失检测方法

    公开(公告)号:CN109782364B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN201811600053.1

    申请日:2018-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的交通标志牌缺失检测方法,该方法包括:利用摄像装置采集待检测路段上的视频;通过图像识别模块和定位装置获得标志牌相关数据信息;在此后的每次巡查过程中,对采集到的相同路段的视频进行分析处理,与首次得到的数据信息做比对,检测标志牌的缺失情况。本发明针对当前交通标志牌缺失检测主要基于人工手段进行巡查的现象,结合机器视觉技术对标志牌的缺失问题进行自动化检测,有效解决了现有手段效率低、作业量大且准确度差的问题,大大提高了巡查效率和准确率。

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