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测量路面三维纹理的激光约束双目鲁棒算法
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作者 王元元 李仁杰 +2 位作者 刘燕燕 张亨通 刘德政 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期24-29,56,共7页
为提升激光约束双目重构算法测量路面三维纹理的普适性,增强算法的抗光干扰能力,解决激光约束目标在变化光照下的鲁棒提取问题,基于Faster-RCNN(faster-region based convolutional neural network)构建激光约束识别模型,提取5~1050 lu... 为提升激光约束双目重构算法测量路面三维纹理的普适性,增强算法的抗光干扰能力,解决激光约束目标在变化光照下的鲁棒提取问题,基于Faster-RCNN(faster-region based convolutional neural network)构建激光约束识别模型,提取5~1050 lux光照范围内人为构造的激光约束目标,对待测路面的约束目标开展子区域分割,进而实现子区域分割立体匹配下双目三维重构。结果表明:改进算法在1050 lux光照强度下的平均构造深度测量值与铺砂法的拟合系数为0.987,优于原激光约束双目重构算法的0.887;在5~1050 lux光照范围内,改进算法最大波动误差、平均波动误差分别为0.141、0.084 mm,较原激光约束双目重构算法分别降低70.20%和76.83%。 展开更多
关键词 道路工程 路面三维纹理 激光约束 双目重构 Faster-RCNN
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