【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及感知检测,具体涉及一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法和装置。
技术介绍
1、随着城市交通的快速发展,交通轨道作为重要的交通基础设施,其安全与畅通对城市运行至关重要。然而,传统的交通轨道检测方法往往受限于单一数据源的局限性,依赖单一类型的传感器进行目标检测具有明显的局限,无法全面准确地反映交通轨道的形变情况。例如,摄像头容易受到遮挡和意外天气影响,而激光雷达在远距离时数据分辨率低、点云稀疏,陀螺仪通常需要进行定期校准和校正,以确保其性能和精度,需要额外的时间和资源成本等固有局限。因此,迫切需要一种能够充分利用多模态数据的交通轨道检测方法和装置,以提高检测效率和准确性。
技术实现思路
1、针对上述的技术问题,本技术方案提供一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法和装置,将深度点云数据与双目摄像图像数据结合,由点云数据表示检测目标的三维深度,图像数据表示表面纹理和色彩标准,对交通轨道进行安全检测,保证轨道行驶的安全性;具有检测效率高、准确性高的优点;能有效的解
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1.一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法,其特征在于:所述的方法是将二维图像特征提升到三维空间,并生成均匀的图像体素特征;稀疏解码器筛选实体检测对象,减少几何转换工作;将体素化的点云特征与来自不同区域的图像特征进行融合可以为跨模态特征融合提供对齐指导,增强复杂背景下的判别能力;具体的操作步骤包括:
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法,其特征在于:所述的多模态数据包括:由多目相机拍摄的轨道图像,由激光雷达采集的轨道点云数据,以及由火车行驶产生的行驶数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态三维
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法,其特征在于:所述的方法是将二维图像特征提升到三维空间,并生成均匀的图像体素特征;稀疏解码器筛选实体检测对象,减少几何转换工作;将体素化的点云特征与来自不同区域的图像特征进行融合可以为跨模态特征融合提供对齐指导,增强复杂背景下的判别能力;具体的操作步骤包括:
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法,其特征在于:所述的多模态数据包括:由多目相机拍摄的轨道图像,由激光雷达采集的轨道点云数据,以及由火车行驶产生的行驶数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法,其特征在于:对所述的多目相机拍摄的轨道图像进行预处理的处理方式为:对图像进行数据标注,识别的目标为轨道连接卡扣,对轨道图像进行图像分割,使得图像仅保留轨道信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于多模态三维点云融合的交通轨道变形检测方法,其特征在于:对所述的激光雷达采集的轨道点云数据进行预处理的处理方式为:以...
【专利技术属性】
技术研发人员:周泓,徐斌,秦燚阳,肖绍章,李翔,赵保中,石锐,宗美晨,古小诗,杜萌,刘云飞,
申请(专利权)人:淮阴工学院,
类型:发明
国别省市:
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