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龙图腾网获悉江西省交通工程集团有限公司;江西省交通投资集团有限责任公司;江西省交通工程集团建设有限公司;江西省恒通交通工程检测有限公司申请的专利一种道路摊铺施工指标监控方法及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：CN119338338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411885711.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种道路摊铺施工指标监控方法及系统是由邓俊双;蓝庆红;欧阳以龙;邓心蕊;彭爱红;王超;李勇歧;魏大东;罗伟强;张利峰;王洪波设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种道路摊铺施工指标监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于摊铺监控技术领域，提供了一种道路摊铺施工指标监控方法及系统，包括以下步骤：接收人工监测指标信息和视觉监测指标信息，视觉监测指标信息包含若干个道路摊铺图像；对人工监测指标信息的完整度和符合度进行检测，生成人工指标监控信息；对道路摊铺图像进行几何校正，识别标定长度横杆，基于标定长度横杆确定摊铺宽度，每个道路摊铺图像中均包含标定长度横杆；基于计算机视觉技术对道路摊铺图像进行分析，确定摊铺表面质量，摊铺表面质量包括平整度、裂缝情况和坑洼情况；根据摊铺宽度、平整度、裂缝情况和坑洼情况确定视觉指标监控信息。本发明将人工监测和视觉监测进行结合，利用各自的优点，实现对施工现场的全面覆盖和监控。

本发明授权一种道路摊铺施工指标监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种道路摊铺施工指标监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 接收人工监测指标信息和视觉监测指标信息，所述人工监测指标信息包含若干个施工指标和监测数据，所述视觉监测指标信息包含若干个道路摊铺图像； 对人工监测指标信息的完整度和符合度进行检测，生成人工指标监控信息； 对视觉监测指标信息中的道路摊铺图像进行几何校正，识别标定长度横杆，基于标定长度横杆确定摊铺宽度，每个道路摊铺图像中均包含标定长度横杆； 基于计算机视觉技术对道路摊铺图像进行分析，确定摊铺表面质量，摊铺表面质量包括平整度、裂缝情况和坑洼情况； 根据摊铺宽度、平整度、裂缝情况和坑洼情况确定视觉指标监控信息； 其中，所述对人工监测指标信息的完整度和符合度进行检测，生成人工指标监控信息的步骤，具体包括： 判定人工监测指标信息中的施工指标是否完整，得到人工指标完整度； 判定每个施工指标对应的监测数据是否符合规范，得到人工指标符合度； 根据人工指标完整度和人工指标符合度生成人工指标监控信息； 所述对视觉监测指标信息中的道路摊铺图像进行几何校正，识别标定长度横杆的步骤，具体包括： 将道路摊铺图像与参考模板图像进行对比，确定若干个控制点； 基于控制点和仿射变换模型计算校正参数，进行几何校正； 调取标定长度横杆的颜色特征和轮廓特征，基于颜色特征和轮廓特征识别标定长度横杆； 所述将道路摊铺图像与参考模板图像进行对比，确定若干个控制点的步骤，具体包括如下子步骤： 将道路摊铺图像和参考模板图像转换为灰度图像，分别得到道路灰度图像和模板灰度图像； 采用SIFT算法对道路灰度图像和模板灰度图像进行特征检测，得到道路摊铺图像的关键点特征描述和参考模板图像的关键点特征描述； 基于K近邻匹配，对道路摊铺图像中每个关键点特征描述匹配至少两个参考模板图像的关键点特征描述，得到若干K近邻匹配对； 采用Lowe's比值测试对K近邻匹配对进行过滤，得到若干过滤后的匹配对； 对若干过滤后的匹配对进行置信度得分计算得到第一计算结果，并将第一计算结果标准化为概率分布； 基于RANSAC算法，利用概率分布对若干过滤后的匹配对进行加权抽样以及迭代计算，迭代完成后，得到最佳单应性矩阵； 利用最佳单应性矩阵，将道路摊铺图像的四个角点进行透视变换以得到变换后的角点坐标，并将变换后的角点坐标映射到参考模板图像上，以在参考模板图像上得到对应的四个控制点； 所述基于控制点和仿射变换模型计算校正参数，进行几何校正的步骤，具体包括如下子步骤： 将道路摊铺图像和参考模板图像的控制点，分别采用两组线性方程描述水平和垂直坐标的变换关系，以获取坐标矩阵； 将坐标矩阵采用奇异值分解，以获取仿射变换参数，并根据仿射变换参数构建仿射变换矩阵； 利用仿射变换矩阵对道路摊铺图像中的每个像素坐标进行变换，以得到新的坐标； 利用双线性差值法计算新的坐标的像素值，再依次进行后处理和边界调整，得到变换后的图像； 所述基于标定长度横杆确定摊铺宽度的步骤，具体包括： 根据识别得到的标定长度横杆，计算标定长度横杆在道路摊铺图像中的像素长度Lp； 计算横杆长度比例Sc，横杆长度比例Sc=LrLp，其中Lr表示标定长度横杆的实际长度； 识别与标定长度横杆平行的摊铺边缘，确定边缘之间的像素宽度Wp，计算实际摊铺宽度Wr，Wr=Wp×Sc； 所述基于计算机视觉技术对道路摊铺图像进行分析，确定摊铺表面质量的步骤，具体包括： 遍历道路摊铺图像中的每个像素点，统计灰度值，计算灰度值的平均值和标准差，得到整体平整度； 根据阈值分割算法检测道路摊铺图像中的裂缝区域，根据裂缝的宽度、长度和灰度值特征，确定裂缝情况； 根据边缘检测算法检测道路摊铺图像中的坑洼区域，根据坑洼的形状、尺寸和深度特征，确定坑洼情况； 所述遍历道路摊铺图像中的每个像素点，统计灰度值，计算灰度值的平均值和标准差，得到整体平整度的步骤，具体包括如下子步骤： 将道路灰度图像应用傅里叶变换转换到频域，并进行频谱中心化，以得到频谱； 将频谱采用滤波器进行滤波，再将滤波后的频谱通过逆傅里叶变换转换回空间域，得到滤波后的图像； 采用每个尺度对应一个不同的高斯模糊程度的方式，对滤波后的图像进行多尺度平滑操作，得到多尺度平滑图像； 计算滤波后的图像与多尺度平滑图像之间的差异，得到不同尺度的差异； 对不同尺度的差异进行标准差计算，得到不同尺度的局部标准差； 将不同尺度的局部标准差进行累加，并进行归一化处理，得到归一化的局部标准差； 计算滤波后的图像的整体灰度均值，得到全局均值； 以归一化的局部标准差来衡量图像各部分的变化程度部分，以全局均值作为图像整体亮度的参考部分，采用线性组合的方式将全局均值与归一化的局部标准差进行加权结合，得到整体平整度； 所述根据阈值分割算法检测道路摊铺图像中的裂缝区域，根据裂缝的宽度、长度和灰度值特征，确定裂缝情况的步骤，具体包括如下子步骤： 将道路灰度图像采用局部直方图均衡化进行对比度增强，得到对比度增强后的图像； 将对比度增强后的图像采用自适应阈值分割法进行自适应阈值分割，生成二值图像； 对二值图像采用闭运算进行图像处理，得到处理后的图像； 对处理后的图像进行轮廓检测，得到若干轮廓以及对应的包围框； 计算每个轮廓的长度和包围框的宽度，并计算轮廓的平均灰度值，根据每个轮廓的长度和包围框的宽度以及平均灰度值，确定裂缝情况。

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