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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络和双目立体视觉的路面坑槽检测方法。该方法包括：使用安装在车辆前方的双目相机获取道路场景的左右视图；使用目标检测神经网络对左视图进行检测；当检测到坑槽存在时对左右视图立体匹配得到深度图；根据神经网络预测的坑槽位置信息裁切出坑槽以及坑槽四周路面的深度图；使用RANSAC和遗传算法相结合的方法拟合坑槽周边的路平面；计算出坑槽点云到拟合平面的距离，对距离求和平均得到坑槽深度；将坑槽点云投影到拟合路平面上，求得投影点的最小外接矩形，最后求最小外接矩形的面积得到坑槽的面积。本发明可以有效检测和测量坑槽的深度和面积，可以为道路养护提供参考信息。
主权项：1.一种基于双目相机和卷积神经网络的路面坑槽自动检测方法，其特征在于，其包括如下步骤：（1）使用安装在车辆上的双目立体相机获取前方道路的左右视图，并发送给计算单元；（2）对获得的左视图或右视图，进行预处理；（3）将预处理后的图像导入预先训练的目标识别神经网络中进行检测；（4）若没有检测到坑槽，重复步骤1，若检测到坑槽，记录下坑槽的个数和在左视图的坐标；（5）根据步骤1获得左右视图获得相对于左相机或右相机的深度图；（6）根据步骤4得到的坑槽坐标，在深度图上裁切得到坑槽处和坑槽周边路面的深度图；（7）将裁切得到的深度图从像素坐标系转换到图像坐标系，再进一步投影到相机坐标系；（8）对投影到相机坐标系上的坑槽周边的点云进行平面拟合，根据拟合平面区分出属于坑槽的点云；（9）计算坑槽点云到拟合平面的距离，求和平均得到坑槽的深度；（10）将坑槽点云投影到拟合平面上，对拟合平面上的投影点并求得最小外接矩形，最小外接矩形的面积作为坑槽的面积；（11）保存左右视图、深度图、GPS数据、坑槽图像坐标系中的坐标、深度和面积信息，以供后续研究和修复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于双目相机和卷积神经网络的路面坑槽自动检测方法
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