买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜重庆交通大学申请的专利一种三维模型计算沥青路面构造深度方法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：CN116342674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310309976.6，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种三维模型计算沥青路面构造深度方法是由宋永朝;何力设计研发完成，并于2019-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维模型计算沥青路面构造深度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种三维模型计算沥青路面构造深度方法，包括如下步骤：100.获取左右两台摄像机的内参和外参；200.使用左右两台摄像机分别采集沥青路面的左彩色图像和右彩色图像；300.将左图像和右图像分别处理成左灰度图像和右灰度图像；400.分别对左灰度图像和右灰度图像进行畸变校正，得到第一校正左灰度图像和第一校正右灰度图像；500.分别对第一校正左灰度图像和第一校正右灰度图像进行立体校正，得到第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像；600.对第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像进行立体匹配；700.消除立体匹配错误的值；800.修正拍摄角度误差；900.计算沥青路面的构造深度。本发明具有快速高效、不易受干扰、价格低廉和检测结果更加准确等优点。

本发明授权一种三维模型计算沥青路面构造深度方法在权利要求书中公布了：1.一种三维模型计算沥青路面构造深度方法，其特征在于，包括如下步骤：100.获取左右两台摄像机的内参和外参；200.使用左右两台摄像机分别采集沥青路面的左彩色图像和右彩色图像；300.将左图像和右图像分别处理成左灰度图像和右灰度图像；400.分别对左灰度图像和右灰度图像进行畸变校正，得到第一校正左灰度图像和第一校正右灰度图像；500.根据左右两台摄像机的内参和外参，分别对第一校正左灰度图像和第一校正右灰度图像进行立体校正，得到第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像；600.对第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像进行立体匹配，识别出第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像上对应的像素点，计算视差值d，根据视差值d计算图像上每个像素点在摄像机坐标系下距离摄像机平面的距离，生成一个包含图像上每个像素点的高度信息的模型矩阵M，恢复出路面的三维模型；700.对模型矩阵中相邻两个像素点之间高度值的一阶差商，确定出立体匹配错误值的位置，利用中值滤波窗口对立体匹配错误的值进行修正，消除立体匹配错误的值；800.对模型矩阵M进行平面拟合，将模型矩阵M和拟合平面相减，修正采集图像时由于摄像机光轴与路面不完全垂直带来的拍摄角度误差；900.计算沥青路面的构造深度；所述步骤300中，还包括如下步骤：301.将左彩色图像和右彩色图像分别由红色R、绿色G、蓝色B三个通道按下式计算后，转换为左单通道灰度图像和右单通道灰度图像； 其中，为像素点的灰度值，、、分别为像素点的红色、绿色、蓝色三个通道的值；302.利用中值滤波对左单通道灰度图像和右单通道灰度图像进行去噪处理，得到左灰度图像和右灰度图像；所述步骤400中，还包括如下步骤：401.根据摄像机的内参按照下式确定出畸变系数、： ；其中，、为摄像机的畸变系数，u、v为无畸变的像素坐标,x、y为无畸变的连续像素坐标，、为摄像机主点的像素坐标，、为畸变后的像素坐标；402.利用所得的摄像机畸变系数、按下式，分别对左灰度图像和右灰度图像进行畸变校正： 所述步骤500中，还包括如下步骤：501.确定出左右两台摄像机之间的相对位置关系：502.利用罗德里格斯变换，将相对旋转矩阵分解成为左图像和右图像各自的合成旋转矩阵、；503.计算左右两幅图像各自的自旋转矩阵、，将左图像根据自旋转矩阵旋转，将右图像根据自旋转矩阵进行旋转，使两幅图像的极线水平，且极点在无穷远处，完成立体校正；所述步骤600中，还包括如下步骤：601.利用半全局匹配算法（SGBM）遍历图像上每一个像素点后，识别出第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像上的同一个像素点，并计算视差值d； 其中，、分别为同一个像素点在第二校正左灰度图像和第二校正右灰度图像上的像素横轴坐标；zc为比例因子，是拍摄所使用摄像机的物理参数之一，其取值为摄像机像素单元尺寸的倒数；602.用下式计算每一个像素点距离摄像机平面的高度值z； 其中，Tx为相对平移向量T在横轴方向上的分量，其中T表示左右两台摄像机之间的距离，为摄像机焦距，、分别表示左右两台摄像机的主点在横轴上的像素坐标，d为视差值；Tx为摄像机视差，是拍摄所使用摄像机的物理参数之一，其取值为左摄像机光心与右摄像机光心之间的水平方向上的空间距离，即相对平移向量T在横轴方向上的分量；603.将所有像素点的高度值组成一个模型矩阵M，恢复出路面的三维模型；所述步骤700中，包括如下步骤：701.按下式计算像素点对应的高度值的一阶差商，确定立体匹配错误像素点的位置； 其中，k为像素点的一阶差商，，为第i和第i+1个像素点的像素横坐标，，为第i和第i+1个像素点的高度值；702.将一阶差商大于1的点定义为匹配错误的值，利用的滤波窗口，把匹配错误的值放在窗口中心，将窗口内所有的灰度值从小到大进行排列，计算出窗口内灰度值的中值，用中值替换匹配错误的值，输出替换后的高度值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆交通大学，其通讯地址为：400060 重庆市南岸区学府大道66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。