车载激光点云道路标线分类提取方法

利用车载激光道路点云提取道路标线的难度较大。针对此问题,文章采用一种改进的基于点云特征图像的道路标线分类提取方法。首先将道路点云投影生成点云特征图像,通过结合图像梯度分析、图像二值化和连通域分析等操作,进一步进行道路标线像素提取;然后反投影到三维点云后,利用高斯混合模型对道路标线精细优化,从而提取出完整的道路标线点云;最后通过模板匹配分类,对道路标线点云进行分类提取。实验结果表明,该方法对不同道路环境下道路标线提取的准确度、完整度以及综合评价都超过90%。

时空感知和路标线索对认知地图空间信息的影响

空间导航的时空特性与认知地图密切关联。采用路径整合范式,通过路径距离判断任务和草图绘制任务测量认知地图的空间信息,探索空间导航中时空感知与路标线索对空间信息加工的影响。结果显示:(1)时空感知仅影响空间信息精确性,即时空感知跨度较长时,路径距离判断精确性较差而转弯角度判断精确性较好;(2)路标线索增强了时空感知对路径距离判断的精确性,但降低了转弯角度判断的精确性。也就是说,认知地图空间信息加工受到导航时空特性的影响,即直线加工受速度知觉调节的时空感知影响,转弯加工受时间知觉影响。这一结论对理解个体空间导航的认知加工过程具有重要意义。

反应型道路标线修复技术应用及评价

在对现有道路标线修复技术进行分析的基础上,提出采用反应型标线涂料喷涂工艺对旧标线进行修复;介绍修复施工工艺,并结合实际工程应用情况对其修复效果进行评价。通过应用可知,反应型道路标线修复路面标线后,初始逆反射系数大于300 mcd·m^(-2)·1x^(-1);施工后3个月,边线、中线逆反射系数均有所下降,但仍维持在200 mcd·m^(-2)·1x^(-1)左右。反应型标线涂料修复隧道振荡标线后,中线逆反射系数集中在250~300 mcd·m^(-2)·1x^(-1)之间,右侧边线逆反射系数集中在100~200 mcd·m^(-2)·1x^(-1)之间。反应型标线喷涂工艺能有效提升旧路标线逆反射系数。

反应型标线涂料在云南山区高速公路标线修复中的应用

在对云南某高速公路旧路标线进行评定的基础上,提出采用反应型标线涂料喷涂工艺对旧标线进行修复,分析了玻璃珠粒径、不同共混比例、不同用量对喷涂后标线逆反射系数的影响,得出玻璃珠撒布量为450 g/m^(2),A型(细型)玻璃珠和B型玻璃珠(粗型)质量比例为1∶2时,逆反射系数最佳;通过工后检测,修复后标线逆反射系数均值不小于400 mcd·m^(-2)·lx^(-1);工程实践表面反应型标线涂料能有效修复高速公路旧标线的功能。

基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法

道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。

《道路标识线喷涂车设计》

设计说明:由于道路标线的整个施工程序从中发现标线施工程序复杂繁琐、设备多样未规范化且操作不易等问题。针对以上问题对道路标线喷涂车进行智能化、多功能设计,根据标线喷涂需求实现从底油喷涂到热熔涂料的喷涂和玻璃微珠的喷涂流程化作业,道路标识线喷涂车借助图像识别技术,喷头通过控制系统精确定位待涂覆标线的位置,同时随着工作模块的移动旋转控制喷头模块旋转移动可以进行侧面作业进行各种道路标识线的多角度喷涂,实现高效化作业。

车载激光扫描点云数据的道路标线自动提取方法

随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线提取新方法。首先利用CSF算法从原始车载点云数据中提取出地面点;其次将地面点转换生成强度特征图像,基于强度特征特性图像进行图像边缘检测以及连通分析提取的标线边缘;最后引入高斯混合模型(Gaussian mixed model)对标线候选点进行分类,剔除地面噪声点。为检验本文提出算法的效果,使用两种不同类型道路点云数据进行实验,结果表明,本文提出算法道路标线提取结果的平均完整率、准确率以及综合提取质量分别为92.5%、85.9%、89.0%,均优于对比模型,验证了本文提出算法的可靠性与优越性。

基于道路扫描点云数据的城市道路标线提取

提出了一种基于车载激光扫描点云的道路标线提取方法。该方法实现道路标线提取的流程为:首先,为尽可能减少无用点云数据对道路标线提取的影响,使用布料模拟滤波(Cloth Simulation Filter,CSF)算法提取地面点,滤除非地面点,并利用基于法向量的区域生长算法提取得到路面点;其次,将路面点投影为强度特征图,根据标线几何特征提取标线边缘;最后,根据道路标线边缘信息实现标线候选点提取,并利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)将噪声点剔除。使用两段道路点云数据对本文方法进行验证,结果表明本文方法提取道路标线点结果的精度指标均优于对比算法提取结果,能够提取较为完整的道路标线。

道路施工中道路标线质量问题的原因分析及对策研究

道路标线作为道路交通安全的重要组成部分,其质量直接关系到行车安全和交通流畅。然而,在道路施工中,道路标线质量问题时有发生。本文将对道路标线质量问题的原因进行分析,并提出相应的对策,以提高道路标线质量,保障道路交通安全。

公路热熔标线养护技术探析

道路交通标线主要有常温冷漆型、彩色防滑型、预制型、震荡防滑型和热熔型。热熔型标线因其造价低、耐磨、工期短等优点,广泛应用于我国公路。文章从热熔标线的质量检测、养护方案选择、旧标线涂料清除、标线涂料的选取原则以及新标线施划工艺等方面对热熔标线养护技术进行了详细介绍,并阐述了热熔标线养护决策的基本依据和相关检测指标要求,以期为公路热熔标线养护工作提供解决思路。

基于YOLOv8的道路标线检测算法研究

道路标线包含重要的交通信息,对交通安全起着重要作用。本文提出一种改进的YOLOv8的道路标线检测算法。在YOLOv8模型中使用了深度可分离卷积网络,加入RFB特征提取模块和CA注意力机制,采用MPDIOU损失函数加速模型训练的收敛速度。结果表明改进后的模型在精准率和平均精准度上分别提高了8.1%和4.4%,检测速度提高了10.27FPS,模型大小降低了21.8MP。

不同种类的玻璃珠对道路标线反光效果的影响分析

道路标线的反光效果是影响交通安全的重要因素,而玻璃珠是道路标线中常用的反光材料。本文结合试验室试验和现场 测试,通过逆反射系数测试仪,分析了不同折射率、粒径和成圆率的玻璃珠对道路标线反光效果的影响,论述了玻璃珠的种类选 择和优化的原理和方法。结果表明,高折射率、高成圆率、粒径分布均匀的玻璃珠具有最佳的反光效果,而低折射率、单一粒径 玻璃珠、有缺陷的玻璃珠则具有较差的反光效果。研究结果为道路标线的反光材料的选择和优化提供了理论依据和实用指导。

道路标线用涂料不粘胎时间测定仪校准方法及评定研究

文章介绍了道路标线用涂料不粘胎时间测定仪的工作原理和用途,建立了道路标线用涂料不粘胎时间测定仪校准结果的测量模型,分析了不确定度分量主要来源,结合测量实例具体数据,分析评定了扩展不确定度,最终可得出该项目的校准测量能力,为道路交通设备检测行业的质量控制起到重要作用。

深度学习道路标线提取数据集构建及评估

道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。基于深度学习的方法强烈依赖于高质量的训练样本数据集,因此本文根据工程项目需要并在分析道路标线特征信息的基础上,提出了一种深度学习道路标线提取数据集的构建方法。该方法选用车载激光点云数据,并对点云进行预处理操作,将预处理后得到的点云转换为强度特征图像,然后根据道路标线相关规范,结合原始车载激光点云数据中所涉及的标线进行道路标线信息标注,并研究了数据分块与划分和数据增强与归一化的方法。实验结果表明,本文研究的构建方法是可行的,可为道路标线相关提取工作提供参考。

高速公路高性能热熔型道路标线涂料的研制

为解决当前标线涂料普遍存在的起皮脱落、耐磨性差以及反光性不达标等问题,研制了高速公路高性能热熔型道路标线涂料。通过室内试验,分析改性C5树脂、改性无机粉体及改性石英砂配比对涂料微观构造、抗压强度、软化点、耐磨性能及附着力的影响规律。结果表明,高性能热熔型道路标线涂料将无机组份与有机树脂通过化学键这种强相互作用紧密结合在一起,消除了普通标线涂料的脆性和不耐压的缺点;涂料的抗压试件全部没有发生脆性断裂,而是发生了高韧性下的屈服形变,且涂料试样的软化点、耐磨性及附着力均优于普通热熔标线,可提升高速公路标线的抗冲击性、耐老化性及可视性。

公路护栏安全性评价方法及案例分析

从近几年发生的涉及公路护栏问题的道路交通事故来看,有的因车辆穿越中央分隔带至对向车道,与迎面驶来车辆发生碰撞造成较大事故;有的因车辆碰撞路侧护栏起始端头造成较大事故。在部分第三方司法鉴定机构出具的报告中发现以下情况:一是公路护栏在运营期间存在构件或设施少量缺失,如应连续设置的轮廓标、突起路标在某处部分缺失,单个护栏板柱帽或拼接螺栓丢失,都被认为未能保证公路护栏处于良好状态;二是公路护栏应100%与相关规范,甚至细则给出的示意图一模一样,否则就是不满足规范要求。基于以上认识,部分驾驶人一旦发生道路交通事故,就认为公路护栏问题是事故主要致因。以上问题说明传统对照规范的公路护栏安全性评价方法僵化,尤其是在真实事故中的防护性能未能得到有效验证,无法揭示公路护栏与交通事故造成结果间因果关系的必然性。

保罗·斯特兰德 20世纪摄影史的一个路标

保罗·斯特兰德(Paul Strand,1890—1976),20世纪美国摄影艺术界一位承先启后的重要人物,世界摄影史上最重要的摄影家之一,被评论家称为“20世纪摄影史的一个路标”,与爱德华·韦斯顿和阿尔弗雷德·斯蒂格里茨一样,他把摄影的艺术性提高到了新的高度。

基于目标检测算法与迭代阈值分割的道路标线可视度评估

提出了一种基于目标检测与迭代阈值分割的道路标线分割算法。首先采用基于BiFormer改进的YOLOv5目标检测算法对道路标线区域进行快速定位与框选,然后运用快速迭代阈值分割对框选区域内的道路标线进行精细提取,最后对提取后的道路标线采用韦伯对比度进行人眼可视度评估。结果表明:该方法能够完成道路标线的快速准确提取,并实现对道路标线可视度的有效检测。

基于逆反射系数衰减的隧道路面文字视认效果

为探究高速公路隧道内路面指示文字逆反射系数衰减程度对驾驶人视认效果的影响,以认知心理学原理和驾驶人对路面指示文字的视认反应特性为基础,通过室内模拟驾驶试验采集了32名被试的视认数据和车辆运行特征数据,分析了在不同逆反射系数衰减程度下熟悉与不熟悉路况的驾驶人对路面指示文字的视认特性。结果表明:驾驶人的视认次数与路面指示文字的逆反射系数衰减程度呈反比,且熟悉与不熟悉路况驾驶人的视认次数差值也在相应减少;随着逆反射系数衰减程度增加,驾驶人的视认准确率均有所降低,特别是当逆反射系数衰减程度为40%时,视认准确率下降幅度较大;加速度的波动频率与逆反射系数的衰减程度呈反比,且不熟悉路况驾驶人的加速度波动幅度值较熟悉路况驾驶人的值大。

融合车载LiDAR点云和全景影像的道路标线自动提取方法

针对传统人工方式、人机交互方式提取公路标线成本高、效率低的问题,本文提出了融合车载LiDAR点云和全景影像数据,使用SCGA-Net网络提取并矢量化道路标线的方法,以解决车载LiDAR点云采集过程中因车辆遮挡、道路修补等造成的数据缺失问题。试验表明,该方法道路标线的提取率和正确率均优于仅使用LiDAR点云提取标线的方法,可有效地提升自动驾驶所依赖的高精地图的生产效率。