基于数据融合和边缘计算的道路巡检方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于数据融合和边缘计算的道路巡检方法及系统
申请号:CN202411661872
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119516503B
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于数据融合和边缘计算的道路巡检方法,涉及道路巡检领域,其方法包括:根据预设的道路巡检路线获取预先标注的弱信号路段;巡检无人车进入弱信号路段前采集实时点云图信息和实时行驶信息,并构建道路仿真模型和行驶状态模型,进入弱信号路段后,对道路仿真模型和行驶状态模型进行实时更新;将更新后的道路仿真模型和行驶状态模型进行模型融合,得到道路行驶模型;巡检无人车进入弱信号路段后采集实时环境图像信息;根据实时点云图信息和实时环境图像信息确定病害特征种类,基于病害特征种类和道路行驶模型得到弱信号路段的路段病害位置信息。本申请具有高效且精确的检测出路面病害种类和路面病害精确位置的效果。
技术关键词
路段 环境图像信息 无人车 仿真模型 图像边缘特征 激光雷达模块 病害特征 道路巡检方法 卫星定位信息 信号 图像采集模块 图像识别技术 道路巡检系统 道路特征 边缘增强算子 点云密度 路面病害 实时图像采集 立体 图像增强算法
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于传递函数的振动监测系统
振动监测系统 数据获取模块 仿真模型 线性定常系统 数据处理程序
2
一种电机定子铁芯电磁特性测量装置及电机仿真模型校准方法
电机定子铁芯 励磁绕组 磁感应强度 转子铁芯 仿真模型
3
一种用于复杂环境下的无人自主导航策略强化学习方法
强化学习方法 策略 控制智能体 网络 视觉
4
基于数字村牌地理位置的服务推荐方法
地理实体 服务推荐方法 GIS矢量数据 需求预测模型 拓扑网络
5
一种基于多智能体深度强化学习的交通信号优化方法
交通信号优化方法 多智能体深度强化学习 交叉口 深度Q网络 车辆运行数据
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号