算法集锦（9）|自动驾驶|道路图像增强算法

Exception(err_snow_coeff) 6 else: 7 snow_coeff=random.uniform(0,1) 8 snow_coeff*=255/2 9 Exception(err_rain_width) 8 if not(is_numeric(drop_length) and drop_length>=0 and drop_length<=100): 9 (err_brightness_coeff) 6 if(is_list(image)): 7 image_RGB=[] 8 image_list=image 9 image_RGB= change_light(image,darkness_coeff_t) 42 return image_RGB 阴影与砂石 Automold库还可以帮助你向道路上添加阴影和碎石等 is_numeric_list_or_tuple(rectangular_roi) and len(rectangular_roi)==4: 8 x1=rectangular_roi[0] 9

【新启航】损毁建筑、道路的光学三维扫描测量逆向 - 激光三维扫描仪

本文以激光三维扫描仪为核心工具，系统梳理损毁建筑、道路光学三维扫描测量逆向全流程，解析针对损毁特性的现场保护、参数优化、数据处理及修复适配模型重建技术要点，验证该技术在损毁场景测量中误差≤±0.015mm 传统测量（如全站仪、测缝仪）仅能获取离散点位数据，无法还原损毁区域的三维堆积形态与细微损伤（如建筑构件裂缝宽度、道路基层沉降），且接触式测量易引发二次坍塌风险。 激光三维扫描仪凭借非接触式测量（扫描距离 0.3-200m）、高分辨率（≤0.008mm）及快速数据采集能力，可在安全距离内精准捕捉损毁建筑、道路的三维形态与损毁细节，成为损毁场景逆向工程与灾害治理的关键技术手段 2.2 激光三维扫描仪校准与参数预设选用精度 ±0.005mm 的损毁场景标准体模（模拟建筑坍塌构件、道路裂缝与沉降的仿真体模）对激光三维扫描仪（工业级地面 + 手持组合型，标称精度 ±0.012mm） 4.2 损毁场景三维模型重建与修复适配采用 “损毁建模 + 修复分析” 协同技术：将优化后的点云数据导入建模软件，生成损毁建筑、道路三维模型，建筑模型标注构件断裂位置、倾斜角度、裂缝参数，道路模型标注裂缝分布

基于车载点云数据的城市道路特征目标提取与三维重构

基于三维激光扫描技术的方法虽然可以保留更多的细节，但是在对点云数据处理和解释上存在较大挑战[8-9]，尤其是当数据量大且复杂度高时。 1.2 道路三维重构1.2.1 路面重构前文在进行道路边界提取时已将道路边界点云成功提取出来，在建立路面三维模型前，需获取路面的参数，对道路边界线点云做抽稀处理，每隔10 m保留关键节点，并将关键节点的 对道路点云进行标识线自动提取，结果如图 9、10所示，并对局部进行放大，以观察提取效果，从图中可以看出，道路标识线边缘的噪声基本不存在了，提取效果良好。 2.4 道路三维重构实验在对2组数据进行道路目标提取实验后，便需要从这些道路目标点云中提取获得道路三维重构所需的各项参数，基本参数确定后便可按照前文所提出的道路三维重构方法进行道路模型的快速自动化重建。 3) 利用灯杆和行道树的三维杆状特征和二维圆弧特征检测出杆状地物并分类可以完成路灯和行道树的自动提取。4) 基于提取的特征目标，通过参数化设计可以完成道路的三维重构，实现道路数字化。

道路抽稀

在地图制图中对道路的处理是一个很重要的方面，如何在小比例尺下清晰展现道路的概貌是一个经常遇到的问题。ArcGIS制图技术中的简化道路网功能可以轻松实现对道路的抽稀显示目的。 ? 道路抽稀 可生成保留连通性属性和一般字符的简化道路网，从而实现以较小比例进行显示。该工具不会生成新的输出。 生成道路网的密度将由最小长度参数决定，该参数对应需要在当前比例下清晰显示的最短线段。 ? 具体设置如下图所示界面： l 输入道路要素：要进行细化处理的道路。 位于所生成简化道路集合中的要素值设为 0（零）。无关要素的值设为 1。您可使用图层定义查询显示生成的道路集合。对于各输入要素类，该字段必须存在并且指定为相同的值。 注：根据等级字段的值及最小长度信息、保持道路联通性原则来处理道路，原来的道路是否在输出的道路网中显示的相关信息存储在不可见性字段中（如果显示：值为0） ?

寻找道路P2296 寻找道路

如上图所示，箭头表示有向道路，圆点表示城市。起点1 与终点3 不连通，所以满足题 目᧿述的路径不存在，故输出- 1 。 解释2： ? 如上图所示，满足条件的路径为1 - >3- >4- >5。 cmath> 5 #include<queue> 6 #define INF 0x7ffffff 7 using namespace std; 8 int read(int & n) 9 { 10 int flag=0,x=0;char c='/'; 11 while(c<'0'||c>'9'){c=getchar();if(c=='-')flag=1;} 12 while(c>='0'&&c<='<em>9</em>')x=x*10+(c-48),c=getchar(); 13 if(flag)n=-x;else n=x; 14 } 15 const int MAXN

BAT面试算法进阶(9)- 三维形体投影面积

小编温馨提示,今天是我们坚持学习算法的第9天! 一.题目 在 N * N 的网格中，我们放置了一些与x，y，z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。 投影就像影子，将三维形体映射到一个二维平面上。在这里，从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。返回所有三个投影的总面积。

BAT面试算法进阶(9)- 三维形体投影面积

投影就像影子，将三维形体映射到一个二维平面上。在这里，从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。返回所有三个投影的总面积。

P1070 道路游戏

cstring> 4 #include<cmath> 5 using namespace std; 6 const int MAXN=1001; 7 void read(int &n) 8 { 9 char c='+';int x=0;bool flag=0; 10 while(c<'0'||c>'9'){c=getchar();if(c=='-')flag=1;} 11 while (c>='0'&&c<='<em>9</em>') 12 {x=x*10+c-48;c=getchar();} 13 flag==1?

道路病害识别监测系统

道路病害识别监测系统通过CNN网络深度学习算法，道路病害识别监测系统对巡检车上实时监控道路影像数据进行分析，道路病害识别监测系统输出道路病害裂缝巡检报告并落图展示。

企业敏捷转型道路｜洞见

组织一旦想踏上敏捷的道路，就必须要有决心，必须要有长远的目标，必须考虑企业的整体敏捷转型。 3 大型企业的挑战 除了小团队必须敏捷之外，一个拥有大型开发团队的企业还必须解决一系列的问题。 在这条走向敏捷的道路上，企业必须一开始就明确改进工作组，来协商制定这个路标。有了路标，就能给各参与者一个统一的方针，管理他们的期望，从而推动企业敏捷实践落地的方向和计划，进而有助于衡量进展和效果。

基于yolov8的道路病害道路裂缝道路坑洞检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】 基于YOLOv8的道路病害检测系统，特别是针对道路裂缝和坑洞的检测，是一种高效、准确的智能解决方案。 该系统能够自动化地检测道路裂缝和坑洞，准确分析病害的宽度、位置和严重程度，极大提高了道路检测的效率和准确性。 此外，该系统还可以与智能交通系统或城市管理系统集成，提供道路状况的持续监测，为道路养护和安全管理提供有力支持。 总之，基于YOLOv8的道路病害检测系统是一种具有创新性和实用性的智能解决方案，它将深度学习技术应用于道路病害检测领域，为道路养护和安全管理提供了有力支持。 yolov8m.onnx模型（不提供pytorch模型） 训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png) 测试图片（在test_img文件夹下面） 【视频演示】 基于yolov8的道路病害道路裂缝道路坑洞检测系统

城市道路地下隐患从 “被动应对” 到 “主动预防”——三维探地雷达综合检测车

近些年来，大量的关于城市道路塌陷事件的新闻屡见报端。每年因为道路塌陷事故造成的严重损失都是数以亿计。2020年以来，城市道路塌陷灾害进入集中爆发期，全国各地开始陆续推行“道路体检”。 2023年7月北方的强降雨，更加证明了“道路定期体检”的必要性，道路塌陷灾害评价指标也首次写入了国家标准《智慧城市城市运行指标体系总体框架》（GB/T43048-2023）。 一、核心定位：从 “单点探测” 到 “全域扫描” 的升级三维探地雷达综合检测车并非简单的 “车辆 + 雷达” 组合，而是一套集成了三维探地雷达系统、高精度定位系统、数据实时处理系统、可视化分析平台的一体化解决方案 三维雷达：还原地下 “立体地图”车辆搭载的多通道三维探地雷达，通过发射高频电磁波（中心频率 200-1500MHz）穿透地表，利用不同介质（如土壤、岩石、管线、空洞）对电磁波的反射差异，生成地下空间的三维数据模型 三维探地雷达综合检测车可对城市道路进行周期性 “体检”—— 例如，某市对 100 公里主干道检测后，提前发现 23 处路基空洞，通过注浆填充处置，避免了路面塌陷事故，直接减少经济损失超千万元。

计算机视觉之三维重建篇.9(运动恢复结构-透视)

三维重建12-立体匹配9，经典算法PatchMatchStereo

三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus中画了一个学习路线图： 那么，今天咱们就进入经典视差优化算法的学习。 三维重建8-立体匹配4，利用视差后处理完善结果中描述的亚像素插值能够部分解决此问题，但它建立的抛物线插值模型只是对真实目标表面的近似。 那么，有没有更好的方式呢？ 三维重建5-立体匹配1，立体匹配算法总体理解中提到的全局法的路子，来求取视差图，并且不用做代价聚合。

Phoenix 1.3，迈向正确的道路

距离 1.2 发布已经有一年多，而 exlirconf 2016 McCord 宣布 1.3 的特性也已过去半年，phoenix 1.3 依旧犹抱琵琶半遮面，迟迟不肯现身。几天前，1.3 RC.0 悄然发布，我们终于可以一睹她的芳容。 引子 因为程序人生的读者大多不是 elixir / phoenix 的用户，所以在这里小小普及一下。elixir 是在 erlang VM 上发布的一门语法类似 ruby，能力完全继承 erlang，并支持 metaprogramming 的函数式编程语言。erlang VM

Google Earth Engine（GEE）——全球道路盘查项目全球道路数据库

全球道路盘查项目全球道路数据库¶。 全球道路盘查项目（GRIP）数据集的开发是为了提供更多最新和一致的全球道路数据集，用于全球环境和生物多样性评估模型，如GLOBIO。 然而，目前的全球道路图通常是过时的，或者在覆盖范围上有空间偏差的特点。在全球道路清单项目中，我们收集、协调和整合了近60个关于道路基础设施的地理空间数据集，并将其纳入全球道路数据集。 由此产生的数据集覆盖了222个国家，包括超过2100万公里的道路，是目前最好的基于国家的全球道路数据集总长度的两到三倍。 然后，我们将每个国家的道路总长度与国家面积、人口密度、GDP和经合组织成员资格联系起来，形成了一个调整后R2为0.90的回归模型，并发现最高的道路密度与人口密集和较富裕的国家有关。 在一些世界上仅存的荒野地区，如亚马逊、刚果盆地和新几内亚，发展中国家的道路长度预计将大幅增加。这突出表明，需要准确的空间道路数据集来支持战略空间规划，以减少道路对剩余原始生态系统的影响。

容器技术的未来发展道路

开源和围绕 OCI 标准进行整合的容器技术创立者们描绘了一条通向未来的道路——甚至是科技巨头都采用开源的理想。 Richardson 同样对容器技术的发展道路感到好奇。他说：“我并不担心开源容器或者 Kubernetes 会在某种程度上成为闭源。

YOLOv5：道路损伤检测

道路损伤检测任务是对几种道路损伤进行检测，不仅要分类出损伤类别，还要定位到损伤的位置，故实质是一个目标检测问题。 https://rdd2020.sekilab.global/overview/ GRDDC'2020 数据集是从印度、日本和捷克收集的道路图像。包括三个部分：Train, Test1, Test2。 训练集包括带有 PASCAL VOC 格式 XML 文件标注的道路图像。在给参赛者的数据Test1 和 Test2 中是没有标注。train则包含标注。 数据分布如下： ? 冠军团队 项目 代码 获取方式： 关注微信公众号 datadyx 然后回复 道路 即可获取。

Java 20年：道路与梦想

互联网与Java的诞生 1995年春天，那是我第一次亲眼见证并体验互联网的魅力，当时网景公司刚刚发布了Navigator浏览器。因为我有C语言和SQL的软件开发背景，所以我立刻问自己——如何进行互联网编程？应该使用哪种计算机语言？虽然这些问题一时还找不到答案，但有一点我非常清楚：我应当投身于互联网，到那里去学习互联网编程。 同样是在1995年，Sun Microsystems公司正式推出了Java 1.0.2版本。我马上就被其简洁的语法及内置的各类网络功能所吸引。当然，我也被其语言扩展性和跨平台能力深深折服

使用OpenCV实现道路车辆计数

今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍： 1. 但是，当相机有较好位置，例如位于道路正上方时，该算法具有很好的准确性。