基于三维光影模型的公路路面裂缝自动识别算法

针对公路路面裂缝的自动化三维图像识别技术的研究热点问题,为有效提高裂缝识别算法的准确率与可靠性,基于三维图像提出利用三维光影模型(3D Shadow Modeling)来实现公路路面表面裂缝的自动识别新方法.该方法利用裂缝区高度低于周边高度的特性,通过三维光影模型将裂缝投影为阴影区,继而通过对阴影的形态分析来识别裂缝,并采用连通域分析与线性形态分析方法,消除图像噪声.研究结果表明,采用本文提出的裂缝自动识别算法可以达到92.93%的路面裂缝自动识别准确率.     

基于静动态抗滑特性的路面构造深度测量算法

路面湿滑是诱发交通事故的重要因素,为了解决构造深度和摩擦系数分别从路面静态纹理和动态摩擦运动角度方面反映路面抗滑性时存在的不一致问题,基于激光视觉测量方法得到沥青路面点云数据,提出一种有效构造深度测量算法;首先利用B样条对点云数据进行断点插值,在研究轮胎和路面接触摩擦的几何结构和抗滑机理的基础上,修正路表凹陷点数据;采用断面法估算构造深度,并和摩擦系数测试仪所得的数据进行相关性分析. 研究结果表明:本算法得到的横向和纵向平均构造深度与摩擦系数的相关系数分别为0.896和0.887,优于铺砂法的0.504;该方法能通过静态的构造深度隐性地反映动态的摩擦系数,兼具激光视觉测量方法的高效率和摩擦系数刻画抗滑性能的客观性,达到效率和精度的统一.      

基于BIM和三维激光扫描在基坑监测中的应用

为解决基坑在随机车辆荷载影响下三维整体变形监测困难问题。以天津一汽大众冲压车间某大型基坑为依托,采用BIM结合三维激光扫描技术,提出点云逆向生成BIM模型再与后期点云模型进行平台融合和误差分析的方法。掌握了基坑三维整体变形的情况,指导现场安全施工,对于BIM结合三维激光扫描技术的集成化应用具有一定的指导性意义。     

基于Harris特征与NDT-ICP算法的钢箱拱预制件尺寸智检方法

针对桥梁建造时传统人工尺寸检测在面对海量桥梁预制件时效率低、成本高的难题,使采用地面激光扫描(TLS)技术的智能尺寸检测突破现有数据处理算法的精度与效率瓶颈,建立了基于建筑信息模型(BIM)-TLS的桥梁钢预制件尺寸智检框架,包含构件几何尺寸检测与数字预拼装2个环节;二次开发了BIM点云化处理技术,构建了参照点云模型,采用直通滤波、统计去噪(SOR)滤波、体素化网格(VG)处理等算法预处理点云数据,实现了基于k近邻(kNN)算法的尺寸检测指标评价;通过3D-Harris特征点检测、正态分布变换(NDT)粗配准与迭代最近点(ICP)精配准提出了基于Harris特征与NDT-ICP算法的快速配准尺寸智检策略,并结合工程需求应用于某大跨拱梁组合结构钢箱拱预制件尺寸智检中。研究结果表明：采用提出的智检方法对2个相邻节段钢箱拱进行尺寸检测的最大偏差分别为1.689和1.571 mm,均满足制造偏差(小于2 mm)要求;与传统NDT-ICP算法相比,该方法将点云整体配准精度提高了35.3%,效率提高了61.88%,可见该方法表现高效且结果准确,促进了钢预制件几何尺寸检测智能化;基于该方法的拱肋数字...     

基于GPR正演技术的路面反射裂缝图像解译研究

为了解决探地雷达图像的病害识别问题,基于有限元法求解三维电磁波波动方程,并编写MATLAB代码进行数值模拟,依托汉十高速路面芯样检测数据建立三维道路真实模型,并建立多种不同损伤程度、形状的反射裂缝,分析电磁波在反射裂缝不同发展阶段的传播规律。结果表明：随着反射裂缝深度的变化,探地雷达图像存在显著的差异,反射电压与裂缝深度存在一定的线性关系,通过实际电压图像可以计算路面反射裂缝的深度。研究结果为分析高速公路路面裂缝病害图像提供理论基础。     

基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆检测

针对三维点云鸟瞰图特征提取不充分导致车辆目标检测性能欠佳问题,本文提出一种基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆目标检测算法。首先通过降维处理并利用体素占用编码原始三维点云,得到二维特征图输入;然后,利用上采样网络传递高层语义特征,下采样网络传递低层位置特征,构建一阶段金字塔网络结构提取车辆目标特征;最后,通过候选区域提取层得 到不同尺度的候选区域,利用兴趣区域池化层对齐各候选区域尺度,并采用全连接层融合多尺度特征,提取不同感受野下车辆目标特征;此外,在损失函数方面,补充正余弦角度损失并加权到总损失函数中,优化车辆目标航向角预测。基于KITTI公开数据集的实验分析表明,本文算法相较基准网络能够有效补充三维点云鸟瞰图特征提取,在不同难度的检测任务中平均检测精度提高 了5.07%~8.59%。     

高速公路隧道施工监测智能预警预报系统关键技术方法研究

文中针对公路隧道施工掘进过程中监测工作基本特点,通过江西萍乡至上栗高速公路南端明山隧道为工程实例,开展施工监测结果三维可视化技术方法研究,实现异时序三维激光扫描点云数据向隧道表面模型,三维实体模型的变换;通过实施地质雷达探测频道图像精准释译技术研究,探索释译结果三维可视化表示方式;将隧道支护结构体系变形监测与隧道施工地质灾害超前预报相结合,促进行业健康安全发展。     

基于车载LiDAR点云的高速立交桥中线提取方法研究

车载激光扫描(light detection and ranging, LiDAR)技术因其可快速高效获取道路及两侧的地理信息,在智慧道路中有很大的应用前景,其所采集的LiDAR点云,实现了“所见即所得”,但其数据量大和噪点多等特点导致道路中线提取相关方法还不够成熟。提出了一种面向高速立交桥中线提取的点云数据处理方法：采用多重滤波算法(梯度滤波、高斯滤波和双边滤波)过滤非路面点云,应用Alpha shapes算法识别道路边界,最终,引入B样条曲线拟合算法拟合道路中线。通过实例高速立交桥车载LiDAR数据验证了所提出方法的有效性和可行性。相关研究成果可服务于智慧道路改扩建和维养等领域。     

基于K近邻和法向精度的点云精简算法

针对传统点云简化算法在精简散乱点云数据时经常丢失过多特征点的不足,提出了基于K近邻和法向精度的点云精简算法.该算法首先对输入的散乱点云数据建立K近邻索引,并剔除集群点及离群点,从而完成点云数据的预处理,然后对预处理后的数据进行Delaunay三角化,并重构三角网格面,最后依据法向精度进行非特征点剔除.仿真实验表明,该算法既能较大程度地精简点云数据,又能较好地保持原有模型的基本特征.     

高速公路隧道进出口彩色路面视觉特征研究

高速公路隧道铺设彩色路面被认为是提高道路交通安全的有利措施之一.为获取更加合理的色彩路面铺设设计方案,提高驾驶员的行车注意力,采用虚拟驾驶实验方法,选择红黄两色作为彩色路面颜色,与原始路面形成对照组,利用SketchUp和Lumion软件建立符合实际工程要求的模型以及测试视频,研究受试者模拟驾驶时的视点注视图及轨迹图、瞳孔面积变化特征等.结果表明:在隧道进出口段铺设彩色路面有助于提高驾驶员在行车时的注意力;彩色路面接近段与出口段驾驶员视觉特征存在差异,在隧道接近段铺设黄色路面后驾驶员视点比红色路面更加集中,出口段差别较小,其中红色路面集中程度稍高.     

基于云模糊理论的图像纹理分割

为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.     

基于无人机激光点云数据改进的棱柱法土方量计算方法

传统的土方量计算方法存在精度不高、效率低等问题,而利用无人机激光点云数据可以有效地解决这些问题。新近开发的基于无人机激光点云数据,快速、准确地计算土方量的软件——Digital Map,以宜春至井冈山高速公路宜春三阳至新田段新建工程为例,使用无人机获取试验区的三维点云数据,使用Digital Map软件计算土方量。结果表明,采用改进的棱柱法计算得到的结果既高效又与已知的总体土方量信息更接近,即更精确;同时在数字地面模型(digital terrain model,DTM)的基础上,更准确地描述了自然地形信息。该方法使用设计面的DTM,因此不受场地高差限制,适用于大部分复杂、真实的施工现场;且快速、准确,对于会产生海量数据的无人机激光点云效果尤其明显。     

基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测

高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求. 为此,提出一种基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测算法. 该算法基于双路深度神经网络融合模型,提取雾天图像的可视深度图以及暗通道图像两种视觉特征,并利用深度神经网络进行建模,获得初步分类结果;然后,再利用均值融合层进行分数融合. 为了全面评测该算法的性能,构建了一个覆盖多个省份高速公路的视频监控雾天数据集（express way fog detection dataset,EWFD）,该数据集能够全面涵盖国内高速公路的天气情况,并在该数据集上做了全面的分析对比实验. 实验结果显示,本文所提出的双路神经网络融合模型的雾天监测算法取得了93.7%的准确率,与国际前沿的检测分类算法101层残差网络（ResNet-101）相比,本文提出的算法准确率提高了10%以上.      

基于路面指纹的高精度车辆定位

车辆定位广泛使用基于视觉的定位方法,针对前视图像或侧视图像易受到周围环境的影响且定位过程中需要遍历匹配地图图像导致耗时较长的问题,本文提出一种基于俯视路面图像的表征模型--路面指纹.路面指纹包含GPS(Global Positioning System),路面特征和图像特征点.该模型通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合连通区域识别待定位图像的路面特征信息,利用路面特征信息对GPS初定位筛选的地图节点进一步筛选从而提高定位效率.分别在路面特征信息密集和稀疏的路段下进行实验,实验结果表明,通过引入路面指纹使定位耗时减少20.3%,平均定位误差为47.4 mm.该方法能提高定位效率并实现高精度车辆定位.     

基于弯沉盆参数的沥青路面损伤状况评价

为评定路面结构的损伤状态,以安徽省某高速公路养护段为试验段,设计沥青路面损伤状况快速检测方法,通过落锤式弯沉仪(falling weight deflectometer, FWD)测定弯沉盆几何特征参数,分析不同病害处的弯沉情况,提出基于弯沉盆参数的沥青路面结构损伤状况评价方法,推荐评价路面整体和各结构层状况良好的标准。结果表明：高速公路损伤路面的横向裂缝、纵向裂缝和沉陷处损伤的影响区域范围分别为1.5、2.0、1.5～3.5 m;根据路面病害段和无病害段FWD弯沉盆几何特征参数的分布,将荷载中心最大弯沉小于100.1μm、邻近荷载区域弯沉差小于42.4μm、20～60 cm区域弯沉差小于31.3μm及弯沉盆末端弯沉小于24.5μm作为判断路面整体、面层、基层和路基状况良好的评价标准。该方法可为高速公路养护维修前路面损伤状况的判定提供参考和借鉴。     

基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.     

地面激光扫描和数码相机在化石重建中的应用

三维激光扫描技术作为一项新的测量技术,可以快速高效且准确地获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供新的选择。介绍地面三维激光扫描仪工作原理、类型及数据处理方法。以中国地质大学化石林中的化石为例,研究化石点云数据获取、处理、三维模型重建和纹理粘贴的基本方法,试验表明这种方法有效可行。     

山区高速公路挖石方段沥青路面地下水损害处治技术研究

采用雷达技术,对石太高速公路山区挖石方段路基路面进行检测分析,发现沥青路面发生翻浆、沉陷和龟裂病害的主要原因是地下水浸入路基导致路基顶面潮湿松散。通过采取在硬路肩下设置路基纵向渗沟、在路面结构层中增设级配碎石排水层、贫水泥混凝土封水层等相应的技术措施,取得了良好的技术效果,避免了以往路面当年挖补当年又破坏的循环维修状况,可供山区高速公路路面新建与维修养护工作借鉴。     

旧砼路面加铺沥青层后接缝处的力学模型分析

针对目前旧水泥砼路面加铺沥青罩面层的一系列力学问题,从力学模型的角度,采用数值分析方法进行了探索和研究.包括二维简化模型分析、三维模型分析等几个主要部分.最后针对二维、三维算法分别应用Fortran90语言进行计算机程序设计,作了算例分析.所有数值计算结果和Ansys软件仿真结果及现场测试结果基本吻合,从而说明模型研究方法在理论上是合理的,对于进一步探索旧砼路面修补技术具有重要实际意义.     

一种半自动的基于图像建模系统

针对目前各种类型航海模拟器的虚拟建模效率较低与真实感较差等问题,设计与实现了一种基于多幅图像及少量用户交互恢复物体三维几何模型的系统.本系统采用稳定性好的改进Har-ris算子进行角点检测,基于角点空间特征及交叉相关实现角点的初始匹配;采用基于极线约束的角点匹配快速算法完成角点的精匹配,同时引入迭代和人工辅助修正的方法解决匹配算法的退化情况.在角点匹配结果基础上进行仿射重建,通过升级矩阵实现度量重建,在OpenGL环境下绘制出物体的三维模型框架.从原图像中抽取纹理并采用多视角图像融合的方法进行纹理映射,得到"照片级"真实感的三维模型.