重庆数字路测仪咨询问价

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基于GPU的双目立体匹配：采用半全局匹配算法，多方向扫描，采用全局能量函数最小化用做视差真值选择。

三维虚拟线圈触发：采用三维空间ROI（RegionOfInterest，感兴趣区域）***剔除检测区域以外的无效深度数据点，每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间，统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。

多车道实时同步建模：该部分为运算汽车外廓尺寸的算法**，基于光度直接匹配，相隔帧都会有数以万计的观测点，拟合两帧间同一辆车辆的运动轨迹，准确率高、鲁棒性强，是建模的基础。

投影测量：构建的三维模型为三维空间的点云离散点，将其投影到世界坐标系中，得到俯视投影、侧视投影，采用得分统计分割，得到车辆目标的外廓尺寸。

重庆数字路测仪咨询问价汽车路测感知仪行业概况。

本项目产品的软件算法层面的**技术：

多帧观测融合：由于单帧深度数据噪音多，且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播，融合多帧深度数据，通过自定义评分过程，对每个模型点运算出得分，保证真值点得分比较高，方便筛除噪音和统计模型尺寸。

基于GPU的双目立体匹配：采用半全局匹配算法，多方向扫描，采用全局能量函数最小化用做视差真值选择。原始算法仅支持单个图层双目匹配运算深度，自主设计了针对该项目的多图层数据融合，加强了深度匹配的鲁棒性，能够有效填充大纹理匹配空洞问题；同时结合车辆目标运动轨迹**，将有效深度进行多帧传播融合及优化，进一步增强深度运算的准确性。

三维虚拟线圈触发：采用三维空间ROI（Region Of Interest，感兴趣区域）***剔除检测区域以外的无效深度数据点，每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间，统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。该直方图作为触发器，感知检测区域的车辆到来、经过、离开信息，较之于传统地磁感应线圈，准确率高、触发不受车辆运行速度影响（地磁会受速度影响导致漏检）。

三维虚拟线圈触发：采用三维空间ROI（Region Of Interest，感兴趣区域）***剔除检测区域以外的无效深度数据点，每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间，统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。该直方图作为触发器，感知检测区域的车辆到来、经过、离开信息，较之于传统地磁感应线圈，准确率高、触发不受车辆运行速度影响（地磁会受速度影响导致漏检）。

多帧观测融合：由于单帧深度数据噪音多，且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播，融合多帧深度数据，通过自定义评分过程，对每个模型点运算出得分，保证真值点得分比较高，方便筛除噪音和统计模型尺寸。

汽车路测感知仪市场分析。

1、基于GPU的双目立体匹配：采用半全局匹配算法，多方向扫描，采用全局能量函数最小化用做视差真值选择。原始算法仅支持单个图层双目匹配运算深度，自主设计了针对该项目的多图层数据融合，加强了深度匹配的鲁棒性，能够有效填充大纹理匹配空洞问题；同时结合车辆目标运动轨迹**，将有效深度进行多帧传播融合及优化，进一步增强深度运算的准确性。

2、多车道实时同步建模：该部分为运算汽车外廓尺寸的算法**，基于光度直接匹配，相隔帧都会有数以万计的观测点，拟合两帧间同一辆车辆的运动轨迹，准确率高、鲁棒性强，是建模的基础。该部分所有**运算均于GPU内部实时运算，保证了系统的实时性。

3、多帧观测融合：由于单帧深度数据噪音多，且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播，融合多帧深度数据，通过自定义评分过程，对每个模型点运算出得分，保证真值点得分比较高，方便筛除噪音和统计模型尺寸。

4、投影测量：构建的三维模型为三维空间的点云离散点，将其投影到世界坐标系中，得到俯视投影、侧视投影，采用得分统计分割，得到车辆目标的外廓尺寸。

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汽车路测感知仪行业应用。重庆数字路测仪咨询问价

目前在中国的智慧交通市场，汽车路测感知仪改变了智慧交通比较低层数据获取的方式方法，谈到竞争，其实汽车路测感知仪的竞争对手是固定的地感线圈、二维摄像等底层数据获取方法。

视缘路测感知仪采用三维视觉技术获取路面车辆信息，主要市场竞争优势如下：

简单便捷，汽车路测感知仪不需要安装其他的大量传感设备，每根道路只需要一套，AI算法嵌入传感设备中，按中心智能需求分门别类地给定中心智能所需要的数据。它形成多中心的对等网络，检测数据以分布式账单形式存储，数据直接对交通管理部门通讯，垂直管理，***直接方便。

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