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申请/专利权人：同济大学
申请日：2024-01-23
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118038438A
主分类号：G06V20/64
分类号：G06V20/64;G06V20/10;G06V10/44;G06V10/147;G06V10/26;G06V10/764;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于激光点云集料分割的道路级配预估方法，包括以下步骤：S1、通过三维激光扫描获取路面的三维数据；S2、通过对三维数据预处理，找出数据中的异常值并采用线性插值补全处理，且通过最小二乘法拟合路面平面位置确定其倾斜度，并通过拟合平面对路面点云数据进行斜度纠偏；S3、预处理的三维数据通过点云分割算法进行分割，提取出路面点云数据中属于集料的点云，将其作为确定路面级配的依据；S4、通过深度卷积神经网络算法，对提取的路面集料点云数据进行预测，从而估计路面级配组成。根据本发明，处理流程更加直观，且具有明确的物理意义，适合当前道路级配检测使用，可以有效降低检测的复杂程度并提高检测的精确度。
主权项：1.一种基于激光点云集料分割的道路级配预估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过三维激光扫描获取路面的三维数据，该三维数据包括路面点的x坐标、y坐标、z坐标以及扫描的反射强度；S2、通过对三维数据预处理，找出数据中的异常值并采用线性插值补全处理，且通过最小二乘法拟合路面平面位置确定其倾斜度，并通过拟合平面对路面点云数据进行斜度纠偏；S3、预处理的三维数据通过点云分割算法进行分割，提取出路面点云数据中属于集料的点云，将其作为确定路面级配的依据；S4、通过深度卷积神经网络算法，对提取的路面集料点云数据进行预测，从而估计路面级配组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于激光点云集料分割的道路级配预估方法
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