[發(fā)明專利]一種基于高精度定位及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害去重方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211112814.5
• 申請日: 2022-09-13
• 公開（公告）號: CN115389516A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張曉明;楊康;鐘盛;李孟軻;李祥勇
• 申請（專利權(quán)）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(wù)所(普通合伙) 31414
• 代理人: 張月

本發(fā)明涉及一種基于高精度定位及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害去重方法，包括以下步驟：步驟1、車載智能巡查設(shè)備搭載定位模塊、車載相機、用于采集處理和上傳的中央工控機，車載智能巡查設(shè)備啟動前對車載相機進行俯視變換外參標(biāo)定；步驟2、啟動設(shè)備采集圖像和GPS數(shù)據(jù),并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別道路路面病害；步驟3、結(jié)合車載相機標(biāo)定參數(shù)和車載相機的GPS結(jié)合圖像識別中的道路病害像素坐標(biāo),計算出道路病害的GPS坐標(biāo)的計算；步驟4、利用病害的GPS坐標(biāo)和病害類型與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行查重,若重復(fù)則判定為重復(fù)病害,若不重復(fù)則判定為新增病害,并寫入數(shù)據(jù)庫。其能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的做到道路病害的高精度定位和標(biāo)簽信息，并用于日常巡查的相同病害判斷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及道路工程領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于高精度定位及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害去重方法。

背景技術(shù)

任何道路在通車使用一段時間之后，都會陸續(xù)出現(xiàn)各種損壞、變形及其它缺陷，這些缺陷統(tǒng)稱為路面病害，路面病害出現(xiàn)會影響行車舒適性。同時路面病害若未及時發(fā)現(xiàn)、處置路面病害，該路面病害會在環(huán)境、車輛荷載等多重因素作用下不斷演化，甚至可能演變成嚴(yán)重路面病害，影響行車安全。

現(xiàn)有的技術(shù)中，通常利用車載智能巡查設(shè)備檢測路面的病害，車載智能巡查設(shè)備通過GNSS天線獲取GPS、車載相機加目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以替代人工，對路面病害進行快速、高頻次的檢測，及時發(fā)現(xiàn)并通知養(yǎng)護人員修理，減少路面病害的數(shù)量，提高道路行車的舒適性、安全性。

目前智能巡查設(shè)備由于高頻次的巡查，每天發(fā)現(xiàn)的道路病害中會出現(xiàn)與之前巡查發(fā)現(xiàn)的相同病害，這種相同病害一般稱之為重復(fù)病害。高頻率巡查的同時產(chǎn)生了大量相同的重復(fù)病害，每天大量重復(fù)病害會提交給養(yǎng)護人員。對于重復(fù)病害，需要進行人工判斷去重，否則會影響?zhàn)B護人員的施工計劃和施工進度，降低智慧管養(yǎng)系統(tǒng)的運作效率。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于高精度定位及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害去重方法，其利用高精度定位和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每一個道路病害建立一個唯一的信息，每次巡查發(fā)現(xiàn)的病害先與現(xiàn)有的信息進行匹配，若未匹配上才為新增病害，需要通知養(yǎng)護人員進行維修工作，否則為重復(fù)病害，則不需要通知養(yǎng)護人員，大大提升了智慧管養(yǎng)系統(tǒng)的運作效率。

本發(fā)明的上述發(fā)明目的是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

一種基于高精度定位及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害去重方法，包括以下步驟：

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

步驟2、啟動設(shè)備采集圖像和GPS數(shù)據(jù),并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別道路路面病害；

步驟3、結(jié)合車載相機標(biāo)定參數(shù)和車載相機的GPS結(jié)合圖像識別中的道路病害像素坐標(biāo),計算出道路病害的GPS坐標(biāo)的計算；

步驟4、利用病害的GPS坐標(biāo)和病害類型與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行查重,若重復(fù)則判定為重復(fù)病害,若不重復(fù)則判定為新增病害,并寫入數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明在一較佳示例中可以進一步配置為：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的外參進行標(biāo)定，棋盤格應(yīng)位于車載相機視角中間部分，且下邊界與車載相機水平視角保持平行；

利用棋盤格角點的像素坐標(biāo)和棋盤格尺寸計算獲得車載相機俯視變換外參矩陣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(biāo)；

同時已知當(dāng)前車載相機的經(jīng)緯度坐標(biāo)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(biāo)為a＝[0,0],b＝[0,h],c＝[w,0],d＝[w,h],ab連線構(gòu)成圖片的左邊界，cd連線構(gòu)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；