松江区数据路测仪管理方法

本项目产品的软件算法层面的**技术：

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。

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。

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。

汽车路测感知仪行业分析。松江区数据路测仪管理方法

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**小化用做视差真值选择。原始算法*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。

3、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。

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。

金山区第三方路测仪优势汽车路测感知仪功能介绍。

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：

技术优势：可以在汽车动态运行的条件下，同时准确的测量货车的外廓信息、速度信息、空间位置信息、路占比等一直以来是技术难题，视缘智能依靠人工智能、5G和机器视觉技术的积累，成功研发出了国内***一款可以把误差控制在千分之八以内的汽车路测感知仪。

视缘汽车路测仪的软件算法层面的**技术：

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。

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**小化用做视差真值选择。原始算法*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。

    汽车路测感知仪生产标准。

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：

成本优势：汽车路测感知仪的建设成本是目前路测感知设备建设成本的一半，而给定出的底层信息数据比目前路测感知设备给定参数的总和还多，充足的给中心智能提供准确的底层数据源。运行成本就是目前路测感知设备的三分之一，**的节约人力物力财力。

    汽车路测感知仪操作手册。松江区数据路测仪管理方法

汽车路测感知仪是各国针对路侧端感知道路上汽车信息的底层传感设备。松江区数据路测仪管理方法

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**小化用做视差真值选择。原始算法*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）。

松江区数据路测仪管理方法

视缘（上海）智能科技有限公司致力于商务服务，以科技创新实现高质量管理的追求。视缘深耕行业多年，始终以客户的需求为向导，为客户提供高质量的技术开发，技术咨询，技术服务，技术转让。视缘致力于把技术上的创新展现成对用户产品上的贴心，为用户带来良好体验。视缘始终关注商务服务行业。满足市场需求，提高产品价值，是我们前行的力量。