[发明专利]基于点云数据和AI技术的交通设施矢量识别提取分析系统

权利要求书

1.基于点云数据和AI技术的交通设施矢量识别提取分析系统，包括LiDAR技术应用，其特征在于：

所述LiDAR技术应用包括道路LiDAR固位测量、车载LiDAR移动测量和机载LiDAR高空测量，且道路LiDAR固位测量、车载LiDAR移动测量和机载LiDAR高空测量均包括高速捕捉相机,所述道路LiDAR固位测量、车载LiDAR移动测量、机载LiDAR高空测量和高速捕捉相机的输出端与地面信号基站的输入端连接，所述地面信号基站的输出端与数据采集预处理模块的输入端连接，且数据采集预处理模块的输出端与城市道路运维管理平台的输入端连接；

道路LiDAR固位测量：通过将道路LiDAR设备安装在路灯或者监控结构上来完成对道路点云数据的采集；

车载LiDAR移动测量：通过将道路LiDAR设备安装在汽车的顶部，跟随汽车的行驶来采集道路以及周围街景的点云数据；

机载LiDAR高空测量：通过将道路LiDAR设备安装在无人机上从高空以俯视的角度拍摄更多的点云数据，且无人机对目标进行跟随移动；

高速捕捉相机：三组采集模式上都配备有高速相机，通过画面的采集可以获取到实景的色彩数据；

地面信号基站：用于接收仪器设备采集到的数据信息，再由基站上传至平台结构上；

数据采集预处理模块：针对相同区域的采集数据进行规划整理，并将其一同进行打包压缩；

城市道路运维管理平台：由交管部门所提供建设的平台系统；

所述城市道路运维管理平台包括三维全景引擎平台、二维矢量数据服务平台、共享应用平台和设施交互管控平台，所述三维全景引擎平台包括全局三维优化展示，且二维矢量数据服务平台包括全局平面优化展示；

三维全景引擎平台：收集点云数据并对其进行分析处理，之后完成建模；

二维矢量数据服务平台：将三维地图中的数据同步到二维的平面地图中进行显示；

共享应用平台：将点云数据通过共享平台进行传输；

设施交互管控平台：同交管部门的交通设施控制系统进行交互；

全局三维优化展示：以三维的方式来展示虚拟的道路模型；

全局平面优化展示：将三维转化为平面展示；

所述三维全景引擎平台与局内目标标定双向连接，且局内目标标定的输出端与行动轨迹估算的输入端连接，所述行动轨迹估算的输入端与AI深度算法学习的输出端连接；

局内目标标定：标定目标主要为道路上的车辆模型；

行动轨迹估算：系统会通过路面上的测速装置获取到当前标定目标的区间车速信息，以及该目标所在道路上的岔道信息来进行预判；

AI深度算法学习：借助人工智能系统来辅助标定目标的各项计算操作；

所述局内目标标定的输出端与标定跟进的输入端连接，且标定跟进和行动轨迹估算的输出端与位置算法反馈的输入端连接；

标定跟进：标定的目标在移动时，局内的三维模型视角会跟随其一同进行移动；

位置算法反馈：参照当前目标的移动方向和移动速度来将其同步到局内建模中。

2.根据权利要求1所述的基于点云数据和AI技术的交通设施矢量识别提取分析系统，其特征在于：所述三维全景引擎平台包括静态点云采集和动态点云采集，且静态点云采集和动态点云采集的输出端与建模分析计算和三维模型渲染的输入端连接；

静态点云采集：静态点云包括树木花草、道路设施以及周边建筑；

动态点云采集：动态点云包括道路车辆以及人流；

建模分析计算：对采集到的点云数据进行高效的分析和计算；

三维模型渲染：对模型进行表面色彩的渲染。