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龙图腾网获悉辽宁省交通科学研究院有限责任公司申请的专利一种基于图像识别的道路标线修复施划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：CN121527732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610057242.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于图像识别的道路标线修复施划方法是由孙思威;王曦光;张炜;易盼盼;关凤哲;张仁春设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的道路标线修复施划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的道路标线修复施划方法，涉及图像数据处理技术领域，该方法包括：通过多传感器融合系统采集高分辨率道路标线图像并同步空间位姿数据；对图像进行亮度均衡、噪声滤除及语义分割，精准识别标线区域；基于形态学处理与几何特征分析检测缺损区域；生成贝塞尔曲线拟合的修复路径并计算施划参数；将图像坐标映射至世界坐标系，生成设备控制指令；驱动机械臂执行高精度修复作业，并支持实时质量检测与多设备协同维护。本发明旨在解决现有道路标线维护中识别精度低、修复效率差及自动化程度不足的问题，实现了道路标线缺损的自动识别、精准定位与高效修复，显著提升了维护作业的准确性、一致性与智能化水平。

本发明授权一种基于图像识别的道路标线修复施划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的道路标线修复施划方法，其特征在于：包括以下具体步骤： 步骤S1：采集道路标线图像数据，通过安装在检测车辆顶部的多传感器融合采集系统获取路面标线的高分辨率图像，该系统集成工业相机与近红外补光装置，同时通过全球定位系统与惯性测量单元记录采集时刻的空间位置与姿态数据；所述多传感器融合采集系统还包括激光雷达传感器，用于获取路面的三维点云数据，点云数据与图像数据通过时间戳进行同步，融合后用于辅助标线三维几何信息的提取； 步骤S2：预处理图像数据，对采集的原始图像进行亮度均衡与颜色校正，采用限制对比度自适应直方图均衡化算法增强图像局部对比度，并通过高斯滤波算法消除噪声干扰； 步骤S3：识别标线区域，将预处理后的图像输入深度卷积神经网络进行语义分割，该网络采用编码器-解码器结构，输出每个像素属于标线区域的概率图；所述深度卷积神经网络的训练过程采用迁移学习策略，首先在COCO数据集上进行预训练，然后在自建的道路标线数据集上进行微调，该自建数据集覆盖不同天气条件、光照强度与路面类型； 步骤S4：检测缺损区域，基于标线区域识别结果，通过形态学开运算去除细小噪声，然后计算标线区域的连通域，分析每个连通域的几何特征，当标线区域面积小于完整标线标准面积的60%或存在断裂间隙大于5厘米时标记为缺损区域，同时通过计算标线区域边缘点的梯度幅值评估边缘清晰度，当梯度幅值平均值低于设定阈值50时判定该区域存在褪色缺陷；所述缺损区域检测进一步基于激光雷达获取的三维点云数据，通过计算标线点云的局部平面拟合残差判定结构性损伤，若残差大于2毫米则判定为凹陷或隆起损伤；同时通过点云密度分析，若单位面积点数低于每平方厘米5个点则判定为剥落缺损； 步骤S5：生成修复路径，针对检测到的缺损区域，提取其轮廓点集，通过道格拉斯普克算法简化轮廓，然后基于简化后的轮廓点生成贝塞尔曲线拟合的修复路径，同时根据缺损区域的面积与类型自适应计算修复施划参数，包括涂料流量、喷嘴移动速度与离地高度，其中涂料流量与缺损面积成正比，喷嘴移动速度与缺损严重程度成反比；所述修复路径在三维空间中生成，通过空间道格拉斯普克算法简化三维轮廓点并拟合三维贝塞尔曲线，指导喷嘴在Z轴方向的动态调整； 步骤S6：坐标转换与控制指令生成，将图像坐标系中的修复路径通过透视变换矩阵映射到世界坐标系，该变换矩阵通过张正友标定法获取相机内参矩阵与外参矩阵，然后结合全球定位系统与惯性测量单元数据对车辆颠簸导致的相机位姿变化进行实时补偿，最终生成施划设备的运动控制指令； 步骤S7：执行修复施划，施划设备根据接收到的控制指令驱动三自由度机械臂携带标线涂料喷嘴沿修复路径移动，同时根据预设的施划参数调节涂料流量与喷嘴高度，完成标线修复作业，并在修复过程中通过后置相机实时采集施划后的标线图像，采用与步骤S3相同的语义分割模型识别新施划标线区域，计算其与预设标准模板的相似度，当相似度低于95%时自动触发重新施划机制。

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