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申请/专利权人：包宏鑫

摘要：本发明公开了一种基于RGBD图像和图像分割的路面平整度测量方法，包括：获取RGBD彩色图像和深度图像，同时获取路面的外观和几何信息，图像分割算法可以准确地提取出路面区域，从而避免了背景干扰，有利于后续的深度值分析和特征提取，利用深度图像进行深度值分析，可以准确识别路面上的凹凸不平的区域，为后续的路面平整度评估提供了基础，结合彩色图像和深度图像进行特征提取，综合考虑颜色信息、深度信息和纹理特征，增强了对路面的表征能力，采用了自适应预处理方法和校准步骤，考虑了路面材质和光照变化等因素，提高了测量结果的准确性和稳定性，利用多传感器数据融合技术，如IMU数据和GPS数据，进一步提高路面平整度测量的精度和可靠性。

主权项：1.一种基于RGBD图像和图像分割的路面平整度测量方法，其特征在于，包括：步骤1：获取RGBD图像，所述RGBD图像包括彩色图像和深度图像。步骤2：彩色图像进行预处理，以提取路面区域。步骤3：根据深度图像，估计路面区域的高度信息。步骤4：根据所述高度信息计算路面平整度。步骤5：根据彩色图像和深度图像的联合分析来优化路面平整度测量。步骤6：利用颜色信息和深度信息进行路面区域分割。步骤7：根据路面区域的几何特征对路面平整度进行评估。步骤8：基于机器学习算法对路面平整度进行预测。步骤9：对测量结果进行可视化展示。步骤10：对测量结果进行定量分析。步骤11：校准深度图像，以确保测量结果的准确性和稳定性。步骤12：考虑路面材质和光照变化的自适应预处理，以提高路面区域的提取准确性。步骤13：通过滤除深度图像中的噪声点和异常值来优化深度值分析。步骤14：基于路面区域的纹理特征进行路面平整度评估。步骤15：结合路面颜色和深度信息的特征提取，以增强路面区域的表征能力。步骤16：基于车辆行驶过程中实时采集的RGBD数据进行动态路面平整度监测。步骤17：利用多传感器数据融合技术提高路面平整度测量精度。步骤18：虑路面上行人和其他障碍物对测量结果影响，并进行相应的补偿或修正。步骤19：针对不同路面类型和环境条件进行参数调整。步骤20：基于三维点云数据进行路面平整度测量的方法。步骤21：通过对路面区域进行分割和分类，识别并量化不同类型的路面缺陷的方法，所述路面缺陷包括裂缝、坑洼等步骤22：根据路面平整度测量结果，自动生成路面维护建议或优化路径规划。

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权利要求：

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