申请/专利权人：深圳大学;人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117437368B

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00;G06T3/00;G06T7/62;G06V20/17;G01B11/30;G01C11/08;E01C23/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明提供的基于无人机的路面平整度测量方法、系统、终端和介质，具体涉及道路测量技术领域，方案包括：利用无人机按照预设的初始航拍视角对目标路段进行拍摄，以构建目标路段的三维概略模型；基于三维概略模型、初始航拍视角及预设的图像优化指标，获得优化后的航拍视角，以重新拍摄一系列航拍图像，从而构建三维重建模型，并以最小化重投影误差为目标进行优化，获得优化后的三维重建模型，从而获得目标路段的稠密点云数据，进而获得路面平整度。该方案能够利用无人机采集大范围路面信息，通过优化航拍视角提高拍摄效率和航拍图像的质量，并以最小化重投影误差为目标优化三维重建模型，从而显著提高测量路面平整度的效率和精度。

主权项：1.基于无人机的路面平整度测量方法，其特征在于，包括：获取目标路段，利用无人机按照预设的初始航拍视角对所述目标路段进行拍摄，获得一系列初始航拍图像；基于所述初始航拍图像，构建所述目标路段的三维概略模型；基于所述三维概略模型、所述初始航拍视角及预设的图像优化指标，获得优化后的航拍视角；基于所述优化后的航拍视角，利用所述无人机对所述目标路段进行拍摄，获得一系列航拍图像；基于所述航拍图像，构建三维重建模型，并以最小化重投影误差为目标，对所述三维重建模型进行迭代优化，获得优化后的三维重建模型；基于所述优化后的三维重建模型，获得所述目标路段的稠密点云数据；基于所述稠密点云数据，获得所述目标路段的路面平整度；所述预设的图像优化指标至少包括航拍图像的清晰度和路面的视觉完整性，所述基于所述三维概略模型、所述初始航拍视角及预设的图像优化指标，获得优化后的航拍视角，包括：基于光束与拍摄角度的关系、光束的方位角，以及所述无人机与拍摄设备之间的距离关系，确定航拍图像的清晰度；基于所述目标路段的路面的面积和所述初始航拍图像所覆盖区域的总面积，获得路面的视觉完整性；基于所述三维概略模型、所述初始航拍视角、所述初始航拍图像的清晰度和所述路面的视觉完整性，获得优化后的航拍视角；所述基于所述航拍图像，构建三维重建模型，包括：提取所述航拍图像的特征点，按照所述目标路段的路面位置对应的像点将不同航拍图像的所述特征点进行匹配，获得同名像点，所述同名像点是指所表示的路面位置相同的像点；基于所述同名像点，获得所述无人机上的拍摄设备的外部参数；获取所述拍摄设备的内部参数，并基于所述同名像点的信息、所述内部参数和所述外部参数，构建三维重建模型；所述特征点表示采用图像特征提取算法，检测连续摄取的具有一定重叠区域的所述航拍图像上具有独特纹理或形状的点，每个所述特征点具有唯一的一个描述符，所述描述符用于反映对应的特征点的周围区域的环境信息；所述基于所述优化后的航拍视角，利用所述无人机对所述目标路段进行拍摄，获得一系列航拍图像，包括：利用预设的路面信息智能提取网络，对所述初始航拍图像进行检测和分割处理，获得车道中心线；将所述车道中心线和所述优化后的航拍视角进行融合，生成目标路径；基于所述优化后的航拍视角和所述目标路径，利用所述无人机对所述目标路段进行拍摄，获得一系列航拍图像；所述基于所述稠密点云数据，获得所述目标路段的路面平整度，包括：基于所述车道中心线，确定所述目标路段上的左右轮迹带区域；基于所述稠密点云数据，提取所述左右轮迹带区域的高程信息，获得目标高程信息；基于所述目标高程信息，获得所述目标路段的路面平整度。

全文数据：

权利要求：

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