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龙图腾网获悉上海同陆云交通科技有限公司申请的专利一种基于高精度定位及深度神经网络的路面病害去重方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115389516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211112814.5，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种基于高精度定位及深度神经网络的路面病害去重方法是由张晓明;杨康;钟盛;李孟轲;李祥勇设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高精度定位及深度神经网络的路面病害去重方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高精度定位及深度神经网络的路面病害去重方法，包括以下步骤：步骤1、车载智能巡查设备搭载定位模块、车载相机、用于采集处理和上传的中央工控机，车载智能巡查设备启动前对车载相机进行俯视变换外参标定；步骤2、启动设备采集图像和GPS数据,并利用神经网络算法识别道路路面病害；步骤3、结合车载相机标定参数和车载相机的GPS结合图像识别中的道路病害像素坐标,计算出道路病害的GPS坐标的计算；步骤4、利用病害的GPS坐标和病害类型与数据库数据进行查重,若重复则判定为重复病害,若不重复则判定为新增病害,并写入数据库。其能够实现快速、准确的做到道路病害的高精度定位和标签信息，并用于日常巡查的相同病害判断。

本发明授权一种基于高精度定位及深度神经网络的路面病害去重方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高精度定位及深度神经网络的路面病害去重方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、车载智能巡查设备搭载定位模块3、车载相机2、用于采集处理和上传的中央工控机1，车载智能巡查设备启动前对车载相机2进行俯视变换外参标定； 步骤2、启动设备采集图像和GPS数据,并利用神经网络算法识别道路路面病害； 步骤3、结合车载相机2标定参数、车载相机2的GPS坐标以及图像识别中的道路病害像素坐标,计算出道路病害的GPS坐标； 步骤4、利用病害的GPS坐标和病害类型与数据库数据进行查重,若重复则判定为重复病害,若不重复则判定为新增病害,并写入数据库； 在步骤1中，首先在巡查前利用已知尺寸的棋盘格对车载相机2的外参进行标定，棋盘格应位于车载相机2视角中间部分，且下边界与车载相机2水平视角保持平行； 利用棋盘格角点的像素坐标和棋盘格尺寸计算获得车载相机2俯视变换外参矩阵homography，像素位置矩阵和外参矩阵做点乘，便可获得像素点在GNSS天线的俯视像素坐标位置； 同时已知当前车载相机2的经纬度坐标为[lon，lat]，可以获得采集图片的像素宽度w和像素高度h,所以此时可以得知图片四个角点的像素坐标为a＝[0,0],b＝[0,h],c＝[w,0],d＝[w,h],ab连线构成图片的左边界，cd连线构成图片的右边界，此时通过homography和abcd做点乘获得俯视变换后的a1,b1,c1,d1； 此时a1b1和c1d1的交点可以利用线性方程求出，记为cam_ptxcp,ycp即为GNSS天线的俯视像素坐标位置； 同理对标定图像下边界中点做俯视变换获得俯视像素坐标cam_mid_ptxcmp,ycmp，同时对cam_mid_pt向右平移d米获得俯视像素坐标cam_sel_ptxcsp,ycsp,因为在做外参标定时可以指定像素点和实际距离的关系，所以指定1像素点等于实际1mm,则此时ycmp＝ycsp,xcsp＝ycmp-d×1000； 此时homography，cam_pt，cam_mid_pt，cam_sel_pt便是所需要得到的标定参数。

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