[發明專利]一種基于高精度定位及深度神經網絡的路面病害去重方法

在審

• 申請號: 202211112814.5
• 申請日: 2022-09-13
• 公開（公告）號: CN115389516A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 張曉明;楊康;鐘盛;李孟軻;李祥勇
• 申請（專利權）人: 上海同陸云交通科技有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G01S19/42;G06T7/80;G06T7/70;G06N3/04;G06N3/08;E01C23/01
• 代理公司: 上海秋冬專利代理事務所(普通合伙) 31414
• 代理人: 張月

1.一種基于高精度定位及深度神經網絡的路面病害去重方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、車載智能巡查設備搭載定位模塊（3）、車載相機（2）、用于采集處理和上傳的中央工控機（1），車載智能巡查設備啟動前對車載相機（2）進行俯視變換外參標定；

步驟2、啟動設備采集圖像和GPS數據,并利用神經網絡算法識別道路路面病害；

步驟3、結合車載相機（2）標定參數和車載相機（2）的GPS結合圖像識別中的道路病害像素坐標,計算出道路病害的GPS坐標的計算；

步驟4、利用病害的GPS坐標和病害類型與數據庫數據進行查重,若重復則判定為重復病害,若不重復則判定為新增病害,并寫入數據庫。

2.根據權利要求1所述的一種基于高精度定位及深度神經網絡的路面病害去重方法，其特征在于：在步驟1中，首先在巡查前利用已知尺寸的棋盤格對車載相機（2）的外參進行標定，棋盤格應位于車載相機（2）視角中間部分，且下邊界與車載相機（2）水平視角保持平行；

利用棋盤格角點的像素坐標和棋盤格尺寸計算獲得車載相機（2）俯視變換外參矩陣homography，像素位置矩陣和外參矩陣做點乘便可獲得像素點在俯視角度下的像素位置坐標；

同時已知當前車載相機（2）的經緯度坐標為[lon，lat]，可以獲得采集圖片的像素寬度w和像素高度h,所以此時可以得知圖片四個角點的像素坐標為a=[0,0],b=[0,h],c=[w,0],d=[w,h],ab連線構成圖片的左邊界，cd連線構成圖片的右邊界，此時通過homography和abcd做點乘獲得俯視變換后的a1,b1,c1,d1；

此時a1b1和c1d1的交點可以利用線性方程求出，記為cam_pt（xcp,ycp）即為GNSS天線的俯視像素坐標位置；

同理對標定圖像下邊界中點做俯視變換獲得俯視像素坐標cam_mid_pt(xcmp,ycmp)，同時對cam_mid_pt向右平移d米獲得俯視像素坐標cam_sel_pt（xcsp,ycsp）,因為在做外參標定時可以指定像素點和實際距離的關系，所以指定1像素點等于實際1mm,則此時ycmp=ycsp,xcsp=ycmp-d*1000；

此時homography，cam_pt，cam_mid_pt，cam_sel_pt便是所需要得到的標定參數。

3.根據權利要求1所述的一種基于高精度定位及深度神經網絡的路面病害去重方法，其特征在于：在步驟2中，通過神經網絡算法識別獲取到道路病害在圖片中的像素矩形區域，記為bbox[xmin,ymin,xmax,ymax],其中（xmin,ymin）為左上角像素坐標，（xmax,ymax）為右下角像素坐標，同時還會獲得檢測目標的道路病害類別名稱label。