基于CDT理论的道路与地形整体模型构建方法研究

道路与地形整体模型的构建是实现道路三维可视化的关键。论文基于在约束delaunay三角网中插入点和约束边的理论，提出一种道路设计面模型的构建方法以及其与地形表面模型融为一体的整体模型构建方法，使得道路设计面模型和地表模型不仅表面上是整合在一起的，并且其内部关系也是统一的。对其原理、方法及程序实现进行了介绍。     

基于CenterNet的路侧单目视角车辆3D形态精确感知

车辆3D形态的精确实时感知对于智能交通中的车辆行为分析、交通流参数估计等应用和无人驾驶都至关重要，其中，如何克服透视投影的限制，从路侧单目视角下感知车辆3D形态正成为具有挑战的课题之一。为解决这个难题，采取深度网络提取投影特征，结合空间标定模型中的几何约束，实现2D投影至3D空间的3D形态恢复构建。首先，基于前期工作，对道路场景中的相机构建空间标定模型，以获取透视空间的2D-3D互映射矩阵；然后，以当前流行的简洁高效的CenterNet深度网络为基础，设计车辆3D形态投影特征的检测网络，融入多尺度特征融合模块以优化透视投影下不同尺度车辆目标的检测，同时优化高斯凸包热力图以增强车辆目标的特征检测力度，根据先验几何约束设计加强损失函数以加快收敛；最后，通过建立的空间形态几何约束模型，对网络输出特征投影点进行解码，构建出完整的车辆3D形态信息。试验以路侧视角下的BrnoCompSpeed数据集和自制数据集为基础，手工标注满足试验需求的样本目标，并做图像增广以模仿多变的道路监控视角及环境。在试验结果评价中，分别对网络检测结果及最终构建的3D形态进行评价，其中对于网络检测结果，以投影特征构成投影凸包的平均精度为评价指标，交并比(IoU)阈值为0.7时，在BrnoCompSpeed测试数据集上得到AP值为87.35%，召回率和精确率分别为87.39%与90.78%。同时，设计消融试验证明网络改进模块的有效性。对于3D形态构建结果，分别对空间定位、3D尺寸、偏转角及3DIoU等指标都进行定义，并以3DIoU为评价标准，验证多个改进模块及不同视角对于最终精度的影响，最后在BrnoCompSpeed测试数据集中的平均3DIoU达到0.738。设计的网络FPS为27，可满足实时性的需求。     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法研究

自动驾驶汽车的凸凹不平道路和异常路面行驶，不仅要考虑道路曲率等因素，还需要对路面凸起、凹坑等特征和病害进行识别建模，提高车辆通过性、安全性和舒适性。为此，本文提出了一种基于激光雷达的凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法。首先，将局部加权散点平滑方法（Lowess）首次应用于激光雷达点云处理，提高了激光雷达点云数据的平滑性；其次，提出了基于斜率阈值分割的路面几何参数识别方法，通过设置斜率阈值对道路凸起与凹坑进行识别提取；再次，通过识别特征点云边界构建了带约束的分段多项式函数路面连续典型特征拟合数学模型。最后，通过建立的室内路面典型特征沙盘模型及路面实测数据，应用本文提出的方法，对凸凹不平道路的凹坑和凸起等特征进行了识别和模型重构。结果表明，分段多项式拟合方法在拟合次数5～6次时达到拟合效果极限位置，此时各个场景中92%的数据点拟合均方根误差在0～0.015 m范围内，本文提出的方法能准确完成凸凹不平道路几何参数识别，实现路面典型特征三维数学模型重构。     

基于深度学习的高分影像道路提取方法研究

首先阐明了道路数据信息化管理的重要意义,并简要分析了道路元素特征与提取思路,论证了在高分辨率遥感影像和丰富样本集的支持下,基于深度学习的道路提取方法相较于传统方法具有更优的适用性;其次选择了WGAN(Wasserstein生成对抗网络)深度学习模型来实现道路提取操作,通过样本标注与多层融合训练得到了能够根据原始遥感影像直接输出道路元素二值图像的生成模型;最终通过对实际道路提取任务的实验验证,证明了本方法在提取精度和效率上的优势和普适性。     

基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

一种快速建立道路整体模型的方法

在系统分析了现有的道路三维模型构建方法的基础上,提出了一种将道路设计面模型与地形表面模型融为一体的整体模型构建方法,该方法基于约束Delaunay三角网内插入点和约束边的理论,利用逐点插入算法原理和Windows文件映射技术,快速实现了道路设计面与地形表面的整体建网。应用道路整体模型可以实现道路景观的三维漫游,评价三维立体线形以及与周围地形的配合情况。     

一种快速建立道路整体模型的方法

在系统分析了现有的道路三维模型构建方法的基础上,提出了一种将道路设计面模型与地形表面模型融为一体的整体模型构建方法,该方法基于约束Delaunay三角网内插入点和约束边的理论,利用逐点插入算法原理和Windows文件映射技术,快速实现了道路设计面与地形表面的整体建网.应用道路整体模型可以实现道路景观的三维漫游,评价三维立体线形以及与周围地形的配合情况.     

基于CDT理论的道路与地形整体模型构建方法研究

道路与地形整体模型的构建是实现道路三维可视化的关键。基于在约束delaunay三角网中插入点和约束边的理论,提出一种道路设计面模型的构建方法以及其与地形表面模型融为一体的整体模型构建方法,使得道路设计面模型和地表模型不仅表面上是整合在一起,并且其内部关系也是统一的。对其原理、方法及程序实现进行了介绍。     

基于激光雷达点云的道路几何信息提取与数字化建模研究

为实现快速、自动化的道路几何信息提取和数字化建模，基于激光雷达点云提出了一套从道路语义分割、几何线形提取到集成化建模的通用框架。首先，基于空间上下文特征基础框架，将局部特征的最大值和邻域均值进行聚合以作为局部特征，使用径向分布参数与三维坐标描述全局上下文特征，构建道路语义分割网络。其次，基于道路场景分割结果，通过体素降采样和半径滤波法减少点云数据量、去除离群点，并利用可变半径Alpha Shapes (VA-Shapes)算法提取道路边线，结合获取的边线横纵坐标，计算路段几何信息(路宽、纵坡、横坡等),使用inshape函数和插值法构建交叉口的数字高程模型。最后，采用Dynamo for Revit将道路几何信息导入并生成道路路线，通过Revit软件设计道路自适应族构件及不同类别基础设施族构件，实现精细化道路数字建模。利用开源数据集Semantic3D进行训练和测试，分析与评价道路几何信息提取效果。研究结果表明：所提出的算法总体准确度为95%,路面的单类交并比为97.9%,能够很好地实现道路点云场景的自动化语义分割；相比于传统的固定半径Alpha Shapes算法，VA-Shapes算...