基于三维激光路面轮廓调查系统及应用

路面轮廓包含道路质量评定的多种信息,其中路面车辙是衡量路面状况的重要指标.现行人工检测和目前基于点激光或线激光测量设备存在局限性.基于三维激光设备,研究并开发了一种路面轮廓调查系统.设计了一种全新的车载设备布置架构,采用高精度三维数据生成路面轮廓信息并连续计算路面车辙.采用边缘算法对车道区域外数据进行剔除,通过对横断面...     

基于快速DCT对插值数据的压缩储存

在进行三维地质建模中,大数据量模拟往往带来储存难、实现难等问题.从合理及实现角度考虑,将基于二维DCT的JPEG静态图像压缩方法应用于插值数据压缩处理,从而大大节省了磁盘空间.经数据重构后,采用VC开发平台结合OPENGL进行绘制与原始数据的地层三维模拟进行比对,验证了数据压缩的效果能够被认可.那么可以认为,对插值数据进行压缩处理在三维地质建模中具有十分重要的现实意义.     

基于VTK的光线投射算法的采样间距

在VTK算法平台上,分别采用细胞显微图像和头部图像等三维体数据实现了光线投射体绘制算法。实验采用不同的采样间距,得到不同的重构效果,所需的重构时间也不同。通过比较与分析采样间距与重构效果和重构时间的关系,获得合理的采样间距,为不同的序列切片图像三维重建技术研究与应用提供了实验基础。     

考虑病害三维特征的沥青路面车辙异常检验方法

针对复杂路况下车辙深度异常或横断面数据不完整的问题,提出了基于病害三维特征的路面车辙异常检验方法.首先,对三维图像中激光点异常值进行筛选及修正,利用横断面深度数据应用包络线算法提取最大车辙.考虑到裂缝、坑槽和拥包对车辙提取存在误判,利用三维高程数据建立病害种子检测模型以自动提取裂缝、坑槽和拥包种子点.测试结果表明,车辙深度相对误差小于7%,车辙深度测量重复性小于4%,包络线算法结果与人工测量值的相关系数高达0.999 2.在车辙异常检验中,裂缝种子识别模型准确率和召回率的均值分别为92.18%和84.79%,且F值为88.33%,优于支持向量机及改进的Canny方法.坑槽及拥包种子识别模型检测正确率大于95%.所提方法不仅能高效地提取车辙深度,而且能准确地检验造成车辙检测异常的其他病害.     

医学人体数据三维可视化方法的研究与实现

结合医学图像三维可视化的两种方法：表面绘制方法和体绘制方法,采用了一种混合绘制方法,在微机上实现了医学断层图像序列的三维重构,既克服了表明绘制不能体现内部数据的缺点,又从一定程度上解决了人体绘制的速度问题。在此基础上,研究了对任意剖面数据进行检索的算法,通过对层间数据的插值,可以从任意角度和位置来观察剖面的形状、大小、颜色分布等各种病理特征,对临床诊断有重要意义。     

基于分形理论的三维路面模型的建立

根据分形理论,建立三维路面模型.利用路面纵断面的部分信息点的高程数据,对路面纵断面的不平度进行分形插值模拟.由于路面具有自相似性的特性,可采用垂直比例因子确定的分形插值曲面的方法,以达到对路面的三维重建,为车辆工程、道路工程等领域中的路面三维建模提供了一个新的思路.     

点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

基于视觉里程计的移动机器人三维场景重构

研究移动机器人在不依赖GPS环境下的三维场景重构方法.在基于双目视觉的实时位姿估计中,使用基于最大团的内点选取方法对RANSAC算法进行优化,通过鲁棒的运动估计算法求解机器人的三维位姿.基于自主研发的全景三维激光系统来实现室内场景的三维点云数据采集,同时利用视觉里程计提供的移动机器人可靠位姿来完成多视点下的三维点云数据融合,从而保证了大范围三维场景重构的有效实现.利用SmartROB移动机器人平台在办公大厦的室内、走廊及大厅等多种环境进行了实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性和实用性.     

一种基于端点非插值性的NURBS曲面重构方法

为了解决多面片拼接曲面、多修饰特征曲面连续性差且难以延展的问题,提出了基于端点非插值性的NURBS曲面重构方法.首先根据位置和曲率的不同,将原始曲面离散为点云数据,根据离散点计算各个采样路径上的节点矢量;然后计算出曲面重构所需的端点非插值性的共同节点矢量及相应的控制点,并将共同节点矢量转化成标准的端点插值节点矢量,根据最新的端点插值节点矢量在无数据点区间插入新的型值点;最后将所有数据点重新拟合成单一曲面.重构结果表明,通过使用该方法重构所需的计算量降低,重构出的曲面精度较高.在曲率变化剧烈处,既保证了与原始曲面的贴合率,又保证了截面线的曲率连续性.该方法将原始曲面重构为单一曲面,提高了曲面重构精度,有效地解决了造型中易出现的曲面退化、曲面畸变等问题.     

基于语义分割模型的三维沥青路面车辙异常分析方法

车辙深度是路面状况评价和道路养护的一个重要指标。现有车辙深度测量方法未考虑复杂路况下坑槽、松散、裂缝和桥梁接缝等对车辙计算的影响，其有效性和适用性受到了限制，测量结果的真实性也有待进一步验证。有鉴于此，文中提出了一种基于语义分割模型的沥青路面车辙异常检测与校正方法。采用三维线激光技术采集道路横断面高程数据，利用包络线算法提取车辙深度。对于最大车辙深度超过10 mm的横断面，搭建基于深度学习的语义分割框架，提出改进的DeepLabV3+网络对病害类型进行自动辨识和像素定位，并结合最大车辙深度高程点，设计基于拉格朗日插值的校正规则来对异常车辙进行校正。研究结果表明，改进的DeepLabV3+模型能较为准确地识别和定位造成车辙检测异常的路面病害，其对5种路面特征和病害的综合检测准确率达81.63%，在均交并比（MIoU）和大部分交并比（IoU）上的表现均优于U-Net、PSPNet、DeepLabV3+模型。现场验证结果表明，文中方法不仅能够自动分析车辙异常的原因，还能通过对异常车辙的校正排除其他病害的影响，从而较大程度地还原实际车辙深度水平。文中研究成果可为路面预防性养护提供科学数据支撑。     

基于道路骨架性的城市道路等级划分方法

首先在总结现有城市道路分级理论存在的不足基础上,从道路在路网中承担的结构功能角度指出,道路骨架性是城市道路分级方法的重要依据.然后提出了道路骨架性的定义,采用介数中心度作为定量描述道路骨架性的计算指标,并建立了依据道路骨架性定量划分道路等级的计算分级法;最后采用多个城市的现状与规划道路网数据,比较了计算分级法和传统道路分级方法所得到的道路分级结果的相似程度,验证了所提出的计算分级法的合理性和可行性.     

公路病害的诊断与处治

针对目前公路病害日益严重的局面，分析了病害产生的背景、原因，提出了处治的原则与方法。     

助动车整车试验台设计的理论与实践

通过对助动自行车在道路骑行时需要克服的线性、非线性和惯性阻力的函数表达式的分析，选择相应的模拟负载加以仿真，实现了用室内的试验台替代道路骑行试验的目标。     

城市道路病害的防治初探

介绍了道路病害的种类，提出了严格控制路基填料质量、积极推广新工艺、注浆加固局部地基等路面病害的防治措施。     

沥青路面养护问题与对策

从沥青路面养护存在的主要问题入手，根据沥青路面调查与综合评价结果。提出沥青路面预防性养护和矫正性养护的对策，以有效降低施工成本，延长沥青路面的使用寿命。     

浅析城市道路景观设计

城市现代化建设的发展对城市道路提出了新的建设要求,道路不仅要宽阔、通行顺畅,道路景观也要设计美观。这既是城市建设的要求,也是城市环境提升的需要。阐述了城市道路景观的概念,分析了景观与道路景观的区别及道路景观设计的必要性,并概括介绍了天津市道路景观规划现状。     

基于排队论的城市路网模式选择

假设相同道路用地面积下的4种路网模式,基于交通工程学的基础理论之一,排队论,分别计算并讨论以下两种情形4种路网模式中车流沿横向或纵向行驶产生的总耗时变化趋势:到达率相同,道路用地面积率持续变化;道路用地面积率相同,到达率持续变化.并对总耗时和趋势变化曲线进行比较、分析.结果表明:车流到达率不高,即交通量不大的情况下,低密度、红线较宽的路网模式(模式1)具备一定优势;当交通量增多和出现拥堵时,高密度的单行线路网系统(模式4)更具优势.关键结论可直接指导规划实践.     

浅谈城市道路绿化设计

城市道路绿化是道路建设的重要组成部分，它对于保护自然环境和改善生活环境等都具有极其重要的意义。文章根据城市道路绿化的总体要求及存在的问题．提出了道路绿化应充分考虑道路空间结构与风对道路污染的影响，同时介绍了太原市长风大街的绿化状况。     

对太原市街巷道路改造的构思

根据道路的构成要素,从平面线型、横断面设计、道路绿化、路面铺装、配套设施等方面进行分析,探讨了如何精心设计才能做好太原市道路旧路的改造设计工程。     

路面基层施工工序及技术要求探讨

通过总结近几年在高速公路路面基层施工中的经验,对施工过程中混合料拌和、摊铺碾压、接缝、养生等重要环节进行了综合分析,提出了合理的路面基层施工方法,并指出施工中应注意的问题。