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龙图腾网恭喜上海同陆云交通科技有限公司申请的专利一种基于三维高斯泼溅的道路资产盘点的方法及系统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：CN119940745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510429225.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于三维高斯泼溅的道路资产盘点的方法及系统是由张晓明;严京旗;杨康;钟盛;陈勇勇设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维高斯泼溅的道路资产盘点的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于三维高斯泼溅的道路资产盘点的方法及系统，其特征在于，包括：采集道路资产的多源数据；其中，所述多源数据包括：图像数据、IMU数据、激光雷达数据；对所述多源数据进行预处理；利用预训练后的数据进行三维高斯泼溅模型训练；基于训练后的三维高斯泼溅模型，进行道路资产盘点。本发明能够高效、准确地对道路资产进行盘点和展示，提高道路管理的效率和质量，为道路的维护、管理和规划提供有力支持。

本发明授权一种基于三维高斯泼溅的道路资产盘点的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维高斯泼溅的道路资产盘点的方法，其特征在于，包括： 采集道路资产的多源数据；其中，所述多源数据包括：图像数据、IMU数据、激光雷达数据； 对所述多源数据进行预处理，获取遮罩灰度掩码图、相机内参、相机位姿、稀疏点云； 利用预处理后的数据进行三维高斯泼溅模型训练；包括： 将稀疏点云初始化为3D高斯分布，投影到图像平面进行渲染，基于遮罩灰度掩码图计算损失，并使用梯度下降法优化高斯分布参数，通过迭代优化直至损失收敛或达到最大迭代次数，最终获得训练后的模型； 基于训练后的三维高斯泼溅模型，进行道路资产盘点；包括：进行道路资产提取、资产状态分析、GPS匹配、资产尺寸测量； 进行道路资产提取包括： 基于训练后的三维高斯泼溅模型，通过编码器将高斯点特征映射为高维特征向量，利用灰度掩码图和神经网络辨别器确定高斯核类别标签，对同类高斯核进行空间聚类得到独立资产模型并编号； 进行资产状态分析包括： 将训练后的三维高斯泼溅模型中单个资产的高斯簇投影到多个相机视角下，对渲染图像进行分类，结合投票机制确定资产状态； 进行GPS匹配包括： 将训练后的三维高斯泼溅模型中每个高斯核的中心点坐标转换为GPS坐标，计算资产的平均GPS坐标，即资产的真实世界坐标； 进行资产尺寸测量包括： 通过拟合训练后的三维高斯泼溅模型中每个资产的世界坐标分布的最小外接立方体，获取资产的长宽高信息； 对所述多源数据进行预处理包括： 对所述图像数据进行语义分割； 将IMU数据转换为相机位姿； 将激光雷达数据和图像数据进行匹配，获取带颜色和位置信息的稀疏点云； 对所述图像数据进行语义分割包括： 使用基于Transformer架构的语义分割神经网络模型对图像数据进行语义分割；其中，基于Transformer架构的语义分割神经网络模型采用人工标注及数据增强后的历史图像数据进行模型训练，历史图像数据包括多种道路场景和天气状况； 将模型分割的结果保存为灰度掩码图，并生成一个遮罩灰度掩码图，尺寸同灰度掩码图；其中，所述遮罩灰度掩码图仅包括：车辆、行人、天空。

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