【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与数据处理，具体涉及一种用于轨道交通隧道环境的深度补全数据集构建方法及系统。
技术介绍
1、深度图数据集是训练深度补全或深度估计神经网络模型的数据基础。在现有技术中，存在诸多公开且典型的深度图数据集，例如kitti、nyuv2、scannet等。这些数据集提供了大量图像与深度信息的配对数据，不仅为多种深度估计与补全算法的发展提供了有力支撑，同时也为算法的性能评估提供了可靠的依据，极大地推动了相关领域的研究与应用。
2、高质量的深度补全数据集通常依赖于精密设计的多源数据采集装置与稠密深度图构建方法。然而，目前的深度图数据集采集装置及构建方法，大多是针对公路或室内等近距离开放环境进行设计的，难以适应远距离隧道场景中复杂的环境条件。远距离隧道场景本身具有一系列独特的特征，例如，在轨道交通的实际应用中，由于传感器安装位置受限、数据传输延迟等因素，图像与点云数据的同步采集面临较大挑战，难以保证两者采样时间一致性；另外，在轨道交通远距离目标识别中，基于数据驱动的深度补全或估计模型依赖于更远距离的深度图数据集；此外...
【技术保护点】
1.一种用于轨道交通隧道环境的深度补全数据集构建方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的用于轨道交通隧道环境的深度补全数据集构建方法，其特征在于，所述同步采样模块的微控制单元接收主控制器的时间授时后，通过雷达数据解析模块解析点云帧时间戳，触发信号调制模块根据点云帧时间戳计算调制信号，微控制单元接收调制信号后，发送触发信号控制相机数据采集，并在发送触发信号的同时记录当前时间戳，将所述时间戳附加到接收的点云数据、图像数据中和惯性数据中，生成带时间戳的点云数据、图像数据和惯性数据，将带时间戳的点云数据、图像数据和惯性数据输入采样时间戳校验模块进...
【技术特征摘要】
1.一种用于轨道交通隧道环境的深度补全数据集构建方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的用于轨道交通隧道环境的深度补全数据集构建方法，其特征在于，所述同步采样模块的微控制单元接收主控制器的时间授时后，通过雷达数据解析模块解析点云帧时间戳，触发信号调制模块根据点云帧时间戳计算调制信号，微控制单元接收调制信号后，发送触发信号控制相机数据采集，并在发送触发信号的同时记录当前时间戳，将所述时间戳附加到接收的点云数据、图像数据中和惯性数据中，生成带时间戳的点云数据、图像数据和惯性数据，将带时间戳的点云数据、图像数据和惯性数据输入采样时间戳校验模块进行一致性校验，得到时间对齐点云数据、图像数据和惯性数据。
3.根据权利要求2所述的用于轨道交通隧道环境的深度补全数据集构建方法，其特征在于，所述触发信号调制模块根据点云帧时间戳计算调制信号包括：激光雷达接收数据采集信号后，进行扫描操作生成原始点云数据，雷达数据解析模块通过对所述原始点云数据解析得到原始点云帧的采集时间戳，以及经一定传输延迟后接收到原始点云帧的时间戳，触发信号调制模块根据固定的激光雷达采样周期、原始点云帧的采集时间戳以及接收到原始点云帧的时间戳，计算得到下个周期点云帧的采集时间戳,触发信号调制模块根据下个周期点云帧的采集时间戳进行信号调制，微控制单元根据调制信号在下个周期点云帧的采集时间戳时刻发送控制相机采样的触发信号，动态实现点云数据与相机数据的同步采集。
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【专利技术属性】
技术研发人员：蒋国涛，蔡毅，吕宇，李程，皮志超，黄子仪，张平，加玉涛，苏铭，陈美林，阳海浪，
申请(专利权)人：株洲中车时代电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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