双目视觉技术在目标测量中的应用

给出了一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统实现方法。该系统根据双目视觉原理,利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定,求出投影变换矩阵,根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配,进而获得目标的三维信息。试验结果表明,该方法可以有效地获取目标周边环境的信息。     

基于核相关滤波和运动模型的多目标轨迹跟踪

在自动驾驶系统中,基于视觉的车辆前方多目标检测和轨迹跟踪能够为前方目标的姿态估计、行为分析提供有效信息。针对协同运动信息和核相关滤波跟踪信息的多目标跟踪的不足,使用卷积神经网络YOLOv2检测目标,提出了融合核相关滤波和目标运动信息的多目标轨迹跟踪方法,目的是将运动信息融入到图像特征跟踪容器中,优化运动模型,减少环境噪声造成的目标跟踪丢失、偏离。提出了基于运动信息改进核相关滤波跟踪尺度不变性算法。建立了多目标的检测跟踪容器,提出了结合目标属性、重合度、运动状态、跟踪状态的多目标匹配方法。实验表明,本文算法能够实现一定场景下的多目标的持续实时轨迹跟踪,平均有效跟踪率为92.5%。     

基于多传感器的军用车辆前方目标提取和融合算法研究

在目标车辆识别算法中,通常采用单一传感器作为感知器件。不论是摄像头还是雷达,都因为自身缺陷导致识别出的目标不准确,给ADAS系统的决策控制带来困难。文章提出了一种基于视觉传感器和毫米波雷达相融合的目标识别算法。该算法利用多传感器信息融合技术,按照本车道前方最危险目标(CIPV)的原则,并结合滤波原理,对目标车辆进行识别、提取和跟踪,以剔除无效目标,保留唯一、有效、可靠、稳定的目标,为ADAS系统的决策控制提供依据。     

基于目标减背景法的路面三维裂缝识别方法

根据路面病害等特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝的数据特点,结合数字图像处理技术,提出了一种基于目标减背景法的路面三维裂缝识别方法。该方法首先采用双相标准差和基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的滤波方法实现裂缝三维数据的预处理,然后根据三维裂缝数据转换成二维图像进行研究的优势,对三维裂缝数据归一化,并采用目标减背景法和Otsu局部阈值分割法实现路面裂缝的识别,对比试验结果与分析表明:该文算法检测效果比较好,对细小裂缝的识别有一定的优势。     

基于双目视觉的目标测距

随着计算机技术的发展,无人驾驶技术的研究也受到了越来越多的关注,环境感知技术在其中占据着重要的地位,双目立体视觉技术以其特有的优势成为了环境感知技术中的主要内容。在研究了双目立体视觉标定、校正、匹配等技术的基础上,文章设计了基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统。利用MATLAB calibration toolbox进行标定试验,并且将标定结果导入至OpenCV中进行后续校正、匹配、距离恢复工作以求出目标的三维深度信息。实验表明,该系统在一定的距离范围内能够达到高精度要求。     

对高速公路移动目标跟踪的多传感器采集数据融合

针对目前多传感器数据融合算法存在的问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法。此算法利用分布式融合结构的优点和强跟踪滤波对于机动目标获得局部状态估计值,通过提取各局部状态估计之间存在的冗余信息建立局部状态估计间的相互支持度,从而实现对其权系数动态的合理分配;通过理论分析和Monte-Carlo仿真表明,本文提出的算法得到的融合估计效果明显地优于利用单传感器测量数据得到的滤波估计结果,算法受外界随机干扰的影响较小,也证明了用分布式融合结构和强跟踪滤波对机动目标的局部状态估计值可信度高,基于冗余信息的多传感器数据融合算法具有较好的鲁棒性。     

基于地电测试的浆液扩散效应三维可视化分析

通过地电测试方法进行了三维地质结构中浆液扩散行为和过程的监测,结果表明:电极自然电位对浆液扩散具有很强的敏感性;在双扩散层中心注浆试验初期,浆液扩散水平距离和扩散时间的平方根近似成正比关系.因此,可利用地电测试方法对浆液扩散范围和过程进行有效的三维可视化监测和分析,为评估注浆效果(阻水、加固等)提供强有力依据.     

融合影像信息的LiDAR点云滤波

传统的LiDAR点云滤波方式都是基于点云本身利用其高程突变信息进行滤波和分类,仅依靠单一的数据源难以达到良好的滤波效果.文中融合影像信息的LiDAR点云数据滤波,通过影像分割后,提取分割对象内的形状和光谱信息,将矢量空间对象与点云套合后建立决策树辅助滤波.文中对建筑物、道路密集区进行试验,取得了较好的滤波效果.     

基于OpenCV的前方车辆检测和前撞预警算法研究

针对汽车的追尾碰撞事故,提出了基于OpenCV的前方车辆检测和多信息融合预警的方法。该方法首先利用Haar-like+Gentle Adaboost实现前方车辆的快速识别,结合Kalman滤波原理跟踪车辆,实现前方车辆检测,然后基于几何模型实时计算前车与本车的横纵向距离,最后根据本车及前车车速、碰撞时间TTC、横向距离等信息与阈值进行比较,分级识别碰撞风险。试验结果表明,该检测方法平均耗时22 ms/帧,检测率达到96%,并能较准确地测量车距,实现可靠的前方避撞预警输出。     

基于级联YOLOv7的自动驾驶三维目标检测

针对图像和原始点云三维目标检测方法中存在特征信息残缺及点云搜索量过大的问题，以截体点网（frustum PointNet, F-PointNet）结构为基础，融合自动驾驶周围场景RGB图像信息与点云信息，提出一种基于级联YOLOv7的三维目标检测算法。首先构建基于YOLOv7的截体估计模型，将RGB图像目标感兴趣区域（region of interest, RoI）纵向扩展到三维空间，然后采用PointNet++对截体内目标点云与背景点云进行分割。最终利用非模态边界估计网络输出目标长宽高、航向等信息，对目标间的自然位置关系进行解释。在KITTI公开数据集上测试结果与消融实验表明，级联YOLOv7模型相较基准网络，推理耗时缩短40 ms/帧，对于在遮挡程度为中等、困难级别的目标检测平均精度值提升了8.77%、9.81%。     

基于BIM的道路地质地面信息模型构建及应用

基于BIM的道路全数字三维地质地面信息模型构建是实现道路工程BIM动态设计的关键。以北京市平谷区黄松峪山区某道路工程为例,将道路地质地面信息导入到Civil 3D中,利用Civil 3D的点、块、曲面、实体提取等功能,构建了三维地质地面信息基础模型并在此基础之上进行综合设计,实现了基于地质地面信息的纵断面设计、土石方计算等定量分析。结果表明,该方法可以初步解决道路设计中地质地面信息储存、管理、分析以及可视化的问题,为基于BIM的道路全数字化正向设计提供支撑。     

一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法

三维路网是重要的基础地理信息数据，为了快速高效地获取包括路网在内的地表三维模型，可以采用无人机倾斜摄影技术，并设计相应的三维路网提取方法。在对无人机倾斜摄影三维模型、道路特性分析的基础上，提出一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法。首先，对无人机倾斜摄影和三维建模方法进行了分析，设计了针对三维路网提取的航空摄影策略和数据处理流程。分析了真实三维模型的构成，并结合道路在材质、形态等方面的特殊性提出了可用于道路提取的三维模型特征。然后，以三维模型中的三角面片为处理对象，开展了相关分割方法研究，消除存在混合地物的面片。利用支持向量机方法和面片的多种特征，进行了道路面片识别。最后，设计了道路面片三维连接方法和道路边缘三维修正方法，实现了面片间的连接以及道路边缘的有效修正。此外，还以北京某地区为例开展实际数据采集、三维建模和三维路网提取试验，介绍了倾斜摄影、控制点验证点数据采集以及三维模型的采集和生产过程；利用所提出的方法进行路网提取试验，得到了该区域的三维路网数据成果，并从定性和定量2个角度对成果进行评价。试验结果表明：所提出的方法可以有效地从倾斜摄影三维模型上提取路网信息，其平面和高程的精度均可满足一般导航等应用的要求。     

BIM技术在道路工程设计中的应用研究

BIM所构建的3D信息模型,可为道路工程设计提供一个信息流通平台,有着促进沟通便利、降低设计错漏率和提升工程质量的优势,能贯穿工程全生命周期,已经得到了越来越多的推广应用。通过介绍BIM的典型特征,简述了BIM技术在道路工程设计阶段的功能实现;总结了BIM技术工程量造价计算、自动化输出功能;并针对BIM技术道路工程设计建模功能展开讨论,从3D路线设计、路基路面建模和快速道路整体建模3个方面的应用展开具体研究。最终得出了基于PowerCivil软件进行道路工程设计的完整流程,能够为BIM技术在道路工程设计中的进一步推广提供参考。     

基于CT技术沥青混合料集料的识别与分离

为了研究沥青混合料内部集料结构,利用CT断层扫描技术对沥青混合料内部集料进行三维重构,基于Matlab自行编制程序对集料进行识别与分离.很多情况下集料是互相接触的,这些相互接触的集料容易被程序错误地识别成是一个集料.为此首先用Gaussian过滤器使集料变得更光滑,再利用Hmax过滤器使集料变得更平滑,最后进行Wat...     

基于元胞自动机模型的路侧停车行为对交通流的影响研究

针对路侧停车带来的进出停车位排队延误、低速巡游降低通行效率、过量停车加剧交通负荷等问题,研究了路侧停车对路段动态交通流的影响分析方法。基于视频识别算法,提取路侧停车车辆在驶入车位过程中的运行轨迹和速度波动数据,解析路侧停车过程中的驶入行为特性,并按照行为差异将停车车辆停车全过程细分为进入路段、寻找车位、找到车位、驶入车位、静止停放、驶离车位、汇入路段和错失车位8类状态;分别依据停车车辆和通行车辆的实际驾驶行为,从跟驰特征、速度矫正、换道规则和位置更新等方面对路侧停车元胞自动机模型进行了改进;在选择目标车位时综合考虑了步行至目的地时间和驶入车位耗时2个要素。与常规通行车辆相比,深入分析了停车车辆提前换道和停车完后汇入路段行为对后车的影响。基于实际交通流数据对仿真模型进行参数标定,经验证,模型拟合度为77.6%;仿真分析了在差异化的停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力和延误时间的影响规律。结果表明:固定的巡游速度和停车需求强度下,道路延误时间随道路交通量先增加后减少;在低停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力影响微弱,在高停车需求强度下,当巡游速度从30 km/h降低至20 km/h,外侧车道饱和流量降低500 veh/h,最高延误时间增加105 s。      

综合无人机、GIS、BIM技术的道路设计研究

基于无人机、GIS和BIM技术,利用倾斜摄影与激光雷达形成GIS数据、工程地质调绘数据、工程钻探数据等成果,快速建立地表真三维GIS、地质体模型与道路模型的信息融合体.采用自主研发的“智绘地质建模”软件,快速建立包含海量信息的地理地质模型;通过“智绘路基设计”软件将成果应用于道路辅助设计和BIM建模工作中,为工程设计提...     

基于红外测距的道路前方车辆探测预警系统研究

进行道路前方车辆探测预警系统设计时,通常采用红外测距仪来获取道路前方车距信息,并以此作为前车探测的基础数据。为了消除系统状态误差和测量误差对车距信息数据精度的影响,可根据车距信息和相对车速不会突变的特性建立预测模型,基于此预测模型,应用Kalman滤波理论准确预测相对车速,并利用车距信息和相对车速计算安全距离报警阈值。试验证明该探测及预警方法可大大提高车辆探测的准确性和鲁棒性。     

基于虚拟现实技术的道路交通设计浅析

针对现有道路交通设计中三维可视化程度不够的缺陷,对基于三维虚拟现实技术的道路交通设计进行了分析;借助三维驾驶仿真软件uc win/road,构建基于虚拟现实技术的道路设计科学体系,指导国内道路交通设计、建设及维护工作,提高道路工程设计质量,完善道路工程设计技术及建设交通组织方案。     

三维路面模型的构建及其在Adams中的验证

根据多功能激光路面检测仪测得的路面信息,提出了利用Delaunay三角剖分与加权函数插值相结合生成三维路面模型的算法,在此算法的基础上根据Adams中的路面格式生成其相应的路面文件,可以直接被Adams调用。同时通过功率谱对比与Adams中仿真分析对生成的路面模型进行了验证。结果表明,此算法可以生成纹理更加清晰、精度较高的路面模型;不同车速下的仿真结果与实测路面结果有较好的一致性,误差相对较小。因此,生成的路面模型能够真实地反映实际路面不平度的特征。     

基于ADAMS的非平直路面模型的重构与验证

提出了一种基于虚拟样机软件ADAMS的三维虚拟道路模型的重构方法,应用MATLAB语言编制了道路模型生成程序。根据采集的实际道路不平度的高程数据,考虑道路的弯曲、坡度和横断面倾角等特性,并结合ADAMS软件中路面文件的特点,建立了非平直道路的三维等效容积路面模型,真实再现了三维虚拟道路。虚拟道路断面数据的统计特性与实际道路谱的对比分析,验证了道路模型的正确性和虚拟道路模型重构方法的可行性。