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龙图腾网恭喜长安大学申请的专利一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115019208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210676065.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统是由杨旭;管进超;李毅;洪翰;丁玲设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统，本发明基于无人机立体摄影和深度学习实现动态交通影响下的路面三维重建，采用轻量化深度学习框架去除航拍图像上的车辆噪声，并通过图像序列空间优化自动调整不同车流密度区域内的图像重叠率，以提高路面三维建模质量和速度。

本发明授权一种面向动态交通场景的路面三维重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向动态交通场景的路面三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集无人机拍摄的图像；步骤2，将拍摄的图像作为预测集图像输入至改进YOLO车辆检测器中，获得拍摄预测集图像中车辆的坐标文件；以车辆的坐标文件为基准，将预测集图像中车辆边界框内的区域单值化；所述改进YOLO车辆检测器的获得过程为：对骨干特征提取网中的第6层、第12层和第14层从输入的图像提取出的图像分别进行采样、拼接及特征提取，然后通过标准卷积，在9个预定义的锚点框基础上，预测边界框的类型、位置以及置信度，获得预测图像的车辆边界框角点坐标文件数据集；对比标注的图像车辆边界框角点坐标文件数据集和预测的图像车辆边界框角点坐标文件数据集，获得误差，训练YOLO车辆检测器，直至所述误差小于设定值，获得改进YOLO车辆检测器；所述骨干特征提取网包括1个CBL模块和13个DBR模块；所述CBL模块包括一个标准卷积层、1个批量归一化层和一个LeakyReLU激活层；所述DBR模块包括一个深度可分离卷积层、一个批量归一化层和一个ReLU激活层组成；步骤3，通过特征提取法获得预测集图像中相邻图像间的空间关系，通过相邻图像之间的空间关系和每张图像上的车辆边界框，计算相邻图像间的实际遮挡率和地面重叠率，结合图像序列空间优化识别无效图像，去除无效图像，获得预处理图像；结合预处理图像和图像的坐标文件，通过立体视觉重建路面三维形貌。

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