无地面控制Worldview卫星影像测量在公路勘察设计中的应用

针对我国公路建设的新发展和新形势,讨论了在无地面控制点情况下Worldview卫星影像测量方法用于公路勘察设计的可行性.试验结果表明,在无地面控制点情况下,Worldview卫星影像完全满足1∶ 10 000比例尺地形图的精度要求,可用于公路勘察设计中工程可行性研究.     

Google Earth卫星影像图在道路设计中的应用研究

目前,由于Google Earth卫星影像图具备直观、免费、时效性强等特点,已逐渐在道路设计中普及.现今的道路设计中,大多都基于AutoCAD系统,如何将卫星影像图应用到道路CAD设计系统中,使道路设计与卫星影像图有机结合起来,已成为大多数设计者努力的方向.基于此,研究Google Earth卫星影像图下载原理,通过坐标转换,并利用kml脚本语言,实现设计成果在Google Earth与CAD道路设计系统的相互转换.最后利用GoogleEarth卫星影像三维仿真,实现路线动态三维实景模拟,以达到优化设计方案的目的.     

基于多时相高分辨率卫星图像的公路测设方法

针对中、西部困难复杂地区公路测设航空摄影困难,急需获得大比例尺基础地形资料,研究了多时相高分辨率卫星图像的大比例尺测图方法并对其精度进行了分析.通过中国豫陕边界困难复杂地区公路测设试验,表明在仅利用少量地面控制点情况下,基于多时相WorldView-1卫星图像生成的数字地面模型、数字正射影像图、数字线划图,其精度可以满足1∶2 000比例尺精度要求,可用于公路初步设计阶段.     

面向碳达峰与碳中和测算的农村公路行驶量估计方法

为了解决公路运输碳达峰与碳中和测算中关键的农村公路行驶量估计问题，提出一种通过卫星遥感影像与自动化公路交通调查数据融合的行驶量估计方法。使用卫星遥感影像获得农村公路车辆密度与高等级公路车辆密度的比值。使用自动化交通调查获取的县道车辆行驶速度，以及县、乡、村三级农村公路设计速度的比例关系，估计农村公路车辆平均速度，进而获得农村公路与高等级公路车辆速度的比值。以自动化交通调查获取的高等级公路交通量为基准，根据农村公路与高等级公路的车辆密度比及车辆速度比，估计农村公路平均断面交通量及行驶量。在31个省级行政区随机抽样的基础上开展测算。农村公路日均断面交通量估计结果为182辆/d,行驶量为8.11×10⁸车·km/d。为广域农村公路的行驶量估计问题提供了简易的工程解决方案，同时探索了静态影像数据与动态交通检测数据融合推算公路交通运行情况的技术方法。提出的方法不依赖影像比例尺信息，同样适用于无人机航拍数据。     

地面三维激光扫描技术用于公路工程测量的试验研究

通过现场对比测试,研究分析了地面三维激光扫描技术用于公路工程测量的精度及其影响因素,探讨了地面三维激光扫描技术用于公路工程测量的可行性.试验研究表明:采用地面三维激光扫描系统生成的DTM平面精度优于高程精度,平面和高程精度基本满足公路工程精密地形图测量、纵断面测量以及横断面测量的要求.影响地面激光扫描系统测量精度的主要因素为点云控制点的精度,包括点云控制点的测量精度、测量时标志的对点精度以及点云控制点的大小,要提高地面激光扫描系统测量精度,应特别注意点云控制点精度的提高.     

一种多时相立体卫星图像收敛角计算方法及测图精度分析

工程应用中,有时无法快速获取同轨高分辨率立体卫星图像用于区域内的地形测绘,多时相立体卫星图像有效地解决了这一问题。由于收敛角对多时相立体卫星图像模型测图的精度影响,该文研究了一种在不获取原始卫星图像的情况下多时相高分辨率立体卫星图像收敛角计算方法,并对其立体测图精度进行了分析。结果表明:在收敛角满足一定要求时,多时相立体卫星图像在少量地面控制点的情况下可以获得大比例尺地形数据,从而提高立体测图效率,降低数据获取的成本,节省工期。     

基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析

定期开展高速公路路域植被参数监测工作，对指导路域生态环境保护具有十分重要的意义，而传统地面实测方法难以对大范围植被参数进行快速长时间的监测。为此，利用卫星遥感技术，采用一种基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析方法，以京港澳高速湖北北段路域为研究区，利用长时间序列的Sentinel-2影像，采用PROSAIL辐射传输模型与人工神经网络相结合的方法快速获取路线区域的多种植被参数，并结合时间序列信息熵与变异系数对植被参数的趋势性及稳定性进行分析，从而实现对路域植被变化状况的准确评价。实验结果表明，基于时序Sentinl-2影像的路域典型植被参数提取与分析技术，可快速获取路域植被的生长变化状况，有效节约人力物力，为高速公路植被保护与绿化养护提供科学依据。     

基于车载激光扫描与卫星图像测量协同的公路改扩建勘测设计方法研究

针对目前公路改扩建勘测设计项目受航空管制、人工上路实测难等因素限制而难以满足工期要求的问题,该文提出了一种结合车载激光扫描与卫星图像测量的公路改扩建协同勘测设计方法。利用车载激光扫描测量技术,快速采集既有道路高精度点云数据,处理得到设计所需的原有道路路面车道标志线、断面、中央分隔带等信息;基于车载激光点云强度信息识别出地面特征,作为卫星图像测量的地面控制点,以此生成所需的1∶2 000大比例尺数字线划地形图。试验结果表明:该方法生产的车载激光数据与卫星测绘的地形图可以高精度吻合,并满足公路改扩建工程定测与施工图设计精度要求,可以有效解决公路改扩建工程高精度信息快速获取难题。     

利用高空间分辨率卫星遥感数据制作影像交通图

从高分辨率卫星遥感影像图中可以获取大量与交通规划、控制与管理相关的信息,如土地利用、交通小区人口、城市道路网络、交通流量分布、交叉口类型、停车场分布、建筑密度和容积率,甚至主干道路渠化信息等。制作遥感影像交通图能够直观、生动、形象地表述这些信息,并能实现一图多用、一库多用。本文就高分辨率遥感影像交通图的优点、内容、制作的技术路线,以及若干关键技术进行了探讨。     

卫星遥感技术在公路生态环境监测中的应用

随着我国国民经济的快速发展,社会生产生活对生态环境产生新的冲击,有关部门需要加大力度对生态环境变化进行密切监测和监控,卫星遥感可用以为大范围高频率的生态参数反演提供空间和时间连续的资料,结合地面其他测量数据,可以大为提高监测数据的可靠性和时效性。本文介绍了遥感卫星在国土公路生态监测相关的技术体系概况,分析了进一步提高应用效果的关键问题,展望了该领域的发展方向。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

基于灰色系统理论的中心城与卫星城之间客运模式决策

加强中心城与卫星城之间的客运交通联系,对于带动卫星城市经济发展、缓解中心城市的土地与交通压力具有重要的作用。中心城与卫星城之间有多种客运模式可供选择。选择合理的客运模式要考虑安全、经济、高效、便捷、准时、舒适、可持续等多个因素。该文从建立客运模式决策指标体系着手,用层次分析法确定决策指标的权重,然后采用灰色系统决策理论建立了客运模式的决策模型。最后用示例对模型进行了验证,验证结果表明该决策方法可行。     

专用短程通信辅助的车辆卫星定位故障检测方法

为了确保卫星定位性能满足特定协作式智能交通应用需求,提高车辆定位系统的故障容错能力,针对车辆卫星定位的自主故障检测与性能优化问题,提出基于专用短程通信辅助的卫星定位故障检测方法,充分利用专用短程通信设备的测距率观测信息,实现故障检测对不同类型卫星可视条件的有效适应。基于专用短程通信多普勒观测特性,构建基于载波频偏的车间测距率观测模型;设计卫星定位与专用短程通信组合观测与解算框架;基于容积卡尔曼滤波提出适于非线性观测特征的故障检测、识别与排除算法,并叠加量测噪声方差矩阵动态调整策略,对故障检测性能进行优化;基于实测试验检验车间测距率的观测性能,并运用实车轨迹对多车协同运行及定位采集过程进行仿真,检验所提出方法的故障检测性能。研究结果表明：提出的方法有效解决了常规接收机自主完好性监测算法受卫星可视条件限制的问题,所引入的量测噪声方差矩阵调整策略提升了故障检测及故障排除性能的稳定性,在给定仿真场景中,常规卫星观测条件下阶跃故障、斜坡故障排除率相对常规方法最高可分别提升52%、18%,受限观测条件下不同水平2类故障的排除率最高分别可达100%、89%,边界观测条件下不同水平2类故障的检测率最高分别可达100%、96%。研究结果对于充分发挥车-车协同模式的核心优势、保障车辆定位性能具有重要价值。     

红外国像处理在汽车昉撞系统中的运用

基于红外图像的视觉处理,提出了新的汽车夜视安全控制方法.通过对车载热像仪所拍摄的红外图像的一系列处理,包括图像滤噪、图像分割和图像分析,得到前方车辆的排气管的形心坐标.根据这个坐标和已知的参数,建立测距几何模型,可以实时得到本车与前车的距离.指出将这一控制识别方法可以用在汽车防撞系统中,具有一定的应用前景.     

Integration of GPS and monocular vision for land vehicle navigation in urban area

For land vehicle navigation in urban area, Global Positioning System (GPS) receivers often suffer from the lack of positioning accuracy, availability, and continuity due to insufficient number of visible satellites and multipath errors. To mitigate this problem, this paper proposes an efficient hybrid positioning method combining a single frequency GPS receiver and a monocular vision sensor. The proposed method is advantageous in that it requires only low-cost hardware and no external map aiding. Compared with existing vision-based methods, the proposed method directly measures absolute heading angle based on the images of straight road segments. For the reason, the proposed method is resilient to multipath errors. The performance of the proposed method is evaluated by the experiments with field-collected real measurements; one with good satellite visibility and the others with poor satellite visibility. Comparison with existing positioning methods demonstrates the feasibility of the proposed method in urban area.     

基于探地雷达的路基脱空病害图像自动识别

道路病害快速检测对于确保道路的安全和可靠运行至关重要。而探地雷达技术在道路病害检测中具有快速、无损和高分辨率等特征,因此被广泛应用。然而,以往的雷达图像处理和解译主要依赖人员的主观经验,易导致误判和漏判。为了解决这一问题,通过研究基于YOLO算法的图像识别方法,结合深度学习技术,开发一种智能化的道路病害识别系统,能够自动提取探地雷达图像中各类病害的特征,并实现高效、智能的识别,并通过钻孔验证,以确保识别结果的准确性,有效预防突发性道路塌陷的发生,提高道路的安全性和可靠性。     

北斗卫星与车载传感器融合的车辆定位

为了改善北斗卫星定位性能,基于卡尔曼滤波设计了北斗卫星与车载传感器的数据融合算法。算法包括车辆方向融合和车辆位置融合两部分,前者融合电子罗盘和陀螺测量得到的北向角及其变化率,估算北向角的真实值;后者首先同步车速矢量与北斗卫星测量得到的车辆位置矢量,再根据融合结果估算车辆定位信息。为了验证数据融合算法,设计了北斗卫星与车辆状态信息采集系统,利用本系统采集的实车数据进行的仿真计算表明,算法能够提高定位频率、减小定位误差,提高北斗卫星定位的性能。     

星载SAR技术在智能交通中的应用浅析

分析星载SAR在交通领域中的应用,对2种传统交通监控方式进行概括说明,指出交通是卫星遥感技术的重要应用方向,并对3种遥感技术——低空遥感技术、星载光学遥感技术和星载SAR技术进行对比分析。重点介绍星载SAR的优缺点,对其在智能交通中的应用进行深刻分析,阐述其在路网信息探测、单车及车辆群运动状态感知3方面的应用前景,并指出其在交通应用中的重点技术突破方向。     

泥水式微型盾构挖掘面稳定系统设计

微型盾构在施工过程中控制地面沉降的方法很多。本文提出了通过自动调节排泥流量以控制泥水仓压力 ,最终控制地面沉降的方法。通过方案设计、建模仿真、实际论证 ,证明效果良好     

盲图像质量评价在智能交通系统中的应用

针对交通系统图像的特点,构建了盲图像质量评价在智能交通系统中应用的框架。对于获取到的交通图像首先进行预处理（包括车身区域分割和车牌检测）,然后对影响交通图像质量的亮度、对比度及清晰度分别进行评价。对实际获取的图像利用算法进行了验证,实验结果表明,算法可以较好地对交通图像进行分类且评价结果与主观评价一致。