道路场景的三维数据在智能化道路资产建档(IRAI)中具有重要的应用。传统的基于图像的三维重建算法在针对室外大范围道路场景三维重建过程中存在精度差、鲁棒性不强、自动化程度低等问题,不能满足高质量的道路资产信息采集要求。项目中拟采用分层三维重建作为基本技术手段,重点研究如何利用车载系统的近似平面平移运动约束与道路场景约束来提高三维重建过程中如图像特征匹配、极线几何计算、运动估计、图像矫正、深度计算、分层三维重建以及三维重建优化等关键计算步骤的性能,获得高质量的三维数据。项目还将提出误差分析模型对三维重建误差进行定量分析,并研究车载系统的参数配置如摄像机内参数、架设高度、视角、图像分辨率、图像拍摄间距等对三维重建结果的影响。最后,项目将研究如何利用三维数据提取目标的三维特征,实现道路资产自动化检测、定位及属性计算等关键技术问题。研究工作将有助于推进道路信息化与道路资产管理技术的研究与发展。
英文主题词Road asset management;Road asset inventory;Vehicle-borne sensor calibration;Road asset recognition;Attribute computation