一种道路特征获取方法技术

本发明专利技术涉及一种道路特征获取方法

【技术实现步骤摘要】
一种道路特征获取方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及道路改扩建
，尤其涉及一种道路特征获取方法
、
装置
、
计算机设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]随着道路交通量持续快速增长，以及受原建设条件
、
建设理念
、
道路状况
、
养护需要及服务要求等诸多因素制约，产生了交通拥堵和公路损坏现象，影响了道路正常的服务水平和交通安全，导致高速公路的扩建
、
扩容问题逐渐突出
。
而公路扩建需要对当前大欧陆的空间信息进行获取分析才能制定扩建方案，因此如何快速精准地获取既有道路的空间信息是当前公路扩建的研究重点
。
[0003]传统道路的空间信息的获取方式是通过人工外业测量或者基于激光雷达点云人工拾取的方式获得
。
而该方式需要投入大量的人力资源，不仅测量成本投入高
、
工作效率低下，而且人工拾取激光点云数据采集道路特征时，人员主观随意性大，从而导致获取的道路特征的精准度较低
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种道路特征获取方法
、
装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品
。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0006]第一方面，本申请提供了一种道路特征获取方法
。
所述方法包括：
[0007]获取目标道路的图像信息
、
所述目标道路的空间结构信息
、
以及所述目标道路的放射波探测信息；
[0008]通过自注意力机制，识别所述图像信息的各缺陷特征图像
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，并基于所述放射波探测信息
、
以及所述目标道路的空间结构信息，识别所述目标道路的各异常三维波动范围；
[0009]基于各所述异常三维波动范围
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，在所述空间结构信息中，确定所述目标道路的各目标损伤区域，并基于所述目标道路的图像信息，确定各所述目标损伤区域对应的损伤信息；
[0010]基于各所述目标损伤区域的损伤信息，提取各所述目标损伤区域的特征信息，并将所有目标损伤区域的特征信息，作为所述目标道路的目标特征信息
。
[0011]可选的，所述通过自注意力机制，识别所述图像信息的各缺陷特征图像
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，包括：
[0012]将所述图像信息，输入自注意力网络，得到所述图像信息中的各初始缺陷图像，并通过图像特征识别网络，识别各所述初始缺陷图像的图像特征；
[0013]将满足缺陷特征信息的图像特征对应的初始缺陷图像，作为缺陷图像，并基于各所述缺陷图像在所述目标道路的图像信息的位置信息，将位置信息相连接的缺陷图像进行
拼接处理，得到各缺陷特征图像；
[0014]基于所述图像信息，识别各所述缺陷特征图像的图像范围
。
[0015]可选的，所述基于所述放射波探测信息
、
以及所述目标道路的空间结构信息，识别所述目标道路的各异常三维波动范围，包括：
[0016]将所述放射波探测信息投射至所述空间结构信息中，得到所述目标道路的三维结构波动图像；
[0017]识别所述三维结构波动图像中的各异常结构波动图像，并通过图像边缘算法，识别每个异常结构波动图像的图像边缘；
[0018]将各所述异常结构波动图像的图像边缘所包括的范围，作为异常三维波动范围
。
[0019]可选的，所述基于各所述异常三维波动范围
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，在所述空间结构信息中，确定所述目标道路的各目标损伤区域，包括：
[0020]将所述三维结构波动图像进行降维处理，得到所述三维结构波动图像的二维结构图像，并将所述二维结构图像与所述图像信息进行融合，判断是否存在与缺陷特征图像相交的异常三维波动范围对应的子二维结构图像；
[0021]在存在与缺陷特征图像相交的异常三维波动范围对应的子二维结构图像的情况下，基于各所述缺陷特征图像的图像范围，对各所述与缺陷特征图像相交的子二维结构图像对应的二维图像范围进行图像范围调整处理，得到各二维目标损伤区域，并将各所述二维目标损伤区域投射至所述三维结构波动图像中，得到所述目标道路的各目标损伤区域；
[0022]在不存在与缺陷特征图像相交的异常三维波动范围对应的子二维结构图像的情况下，对各所述缺陷特征图像的图像范围投射至所述空间结构信息中，识别每个缺陷特征图像对应的缺陷特征三维结构信息，并将所述缺陷特征三维结构信息对应的三维图像范围，作为所述目标道路的第一目标损伤区域；
[0023]对各所述异常三维波动范围在所述空间结构信息中的三维图像范围，作为第二目标损伤区域，并将所有第一目标损伤区域
、
以及所有第二目标损伤区域，作为所述目标道路的各目标损伤区域
。
[0024]可选的，所述基于所述目标道路的图像信息，确定各所述目标损伤区域对应的损伤信息，包括：
[0025]将各目标损伤区域进行降维处理，得到各所述目标损伤区域对应的二维目标损伤区域，并在所述图像信息中，查询各所述二维目标损伤区域对应的损伤范围；
[0026]通过图像识别策略，识别每个损伤范围的损伤类型，并将各包含损伤类型的损伤范围，作为各所述目标损伤区域对应的损伤信息
。
[0027]可选的，所述基于各所述目标损伤区域的损伤信息，提取各所述目标损伤区域的特征信息，包括：
[0028]通过特征识别策略，提取各所述目标损伤区域的图像特征，并基于各所述目标损伤区域的损伤范围
、
以及各所述损伤范围的损伤类型，对各所述图像特征添加特征标签，得到各所述目标损伤区域的特征信息
。
[0029]第二方面，本申请还提供了一种道路特征获取装置
。
所述装置包括：
[0030]获取模块，用于获取目标道路的图像信息
、
所述目标道路的空间结构信息
、
以及所述目标道路的放射波探测信息；
[0031]识别模块，用于通过自注意力机制，识别所述图像信息的各缺陷特征图像
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，并基于所述放射波探测信息
、
以及所述目标道路的空间结构信息，识别所述目标道路的各异常三维波动范围；
[0032]确定模块，用于基于各所述异常三维波动范围
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，在所述空间结构信息中，确定所述目标道路的各目标损伤区域，并基于所述目标道路的图像信息，确定各所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种道路特征获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标道路的图像信息
、
所述目标道路的空间结构信息
、
以及所述目标道路的放射波探测信息；通过自注意力机制，识别所述图像信息的各缺陷特征图像
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，并基于所述放射波探测信息
、
以及所述目标道路的空间结构信息，识别所述目标道路的各异常三维波动范围；基于各所述异常三维波动范围
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，在所述空间结构信息中，确定所述目标道路的各目标损伤区域，并基于所述目标道路的图像信息，确定各所述目标损伤区域对应的损伤信息；基于各所述目标损伤区域的损伤信息，提取各所述目标损伤区域的特征信息，并将所有目标损伤区域的特征信息，作为所述目标道路的目标特征信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过自注意力机制，识别所述图像信息的各缺陷特征图像
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，包括：将所述图像信息，输入自注意力网络，得到所述图像信息中的各初始缺陷图像，并通过图像特征识别网络，识别各所述初始缺陷图像的图像特征；将满足缺陷特征信息的图像特征对应的初始缺陷图像，作为缺陷图像，并基于各所述缺陷图像在所述目标道路的图像信息的位置信息，将位置信息相连接的缺陷图像进行拼接处理，得到各缺陷特征图像；基于所述图像信息，识别各所述缺陷特征图像的图像范围
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述放射波探测信息
、
以及所述目标道路的空间结构信息，识别所述目标道路的各异常三维波动范围，包括：将所述放射波探测信息投射至所述空间结构信息中，得到所述目标道路的三维结构波动图像；识别所述三维结构波动图像中的各异常结构波动图像，并通过图像边缘算法，识别每个异常结构波动图像的图像边缘；将各所述异常结构波动图像的图像边缘所包括的范围，作为异常三维波动范围
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述异常三维波动范围
、
以及各所述缺陷特征图像的图像范围，在所述空间结构信息中，确定所述目标道路的各目标损伤区域，包括：将所述三维结构波动图像进行降维处理，得到所述三维结构波动图像的二维结构图像，并将所述二维结构图像与所述图像信息进行融合，判断是否存在与缺陷特征图像相交的异常三维波动范围对应的子二维结构图像；在存在与缺陷特征图像相交的异常三维波动范围对应的子二维结构图像的情况下，基于各所述缺陷特征图像的图像范围，对各所述与缺陷特征图像相交的子二维结构图像对应的二维图像范围进行图像范围调整处理，得到各二维目标损伤区域，并将各所述二维目标损伤区域投射至所述三维结构波动图像中，得到所述目标道路的各目标损伤区域；在不存在与缺陷特征图像相交的异常三维波动范围对...

【专利技术属性】
技术研发人员：高云峰，许天会，李永斌，刘毅，吴东平，唐文峰，
申请(专利权)人：中交城乡建设规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：