CBAM分割重建网络

单目图像三维坑槽

一种基于CBAM优化与胶囊分割的单目图像坑槽识别与三维重建网络，能够从普通路面图像中剔除虚假坑槽并恢复真实坑槽的三维形态。

Dong, Jiaxiu · Wang, Niannian · Hongyuan, Fang · Yibo, Shen · Bin, Li · 狄丹阳 · Zhai, Kejie

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2024

参数信息

分割精度

96.62 %

重建精度

91.32 %

分割F1分数

93.89 %

重建F1分数

90.76 %

Dice系数

92.27 %

RMSE Log

0.1436

Abs Rel

0.1252

现场重建率

96.05 %

技术优势

单目低成本重建

以单目图像取代激光或深度相机，即可实现三维重建，使路面病害三维检测不再依赖昂贵设备。

精度高且实测可靠

指标高于著名对比模型，并且现场实验重建率达到96.05%，证明系统在实际路况下可用。

应用场景

• 路面病害检测：自动剔除虚假坑槽，提高病害检测准确率，减少人工复核工作量。
• 三维道路重建：利用单目图像生成坑槽深度图，低成本补充路面三维数据。
• 单目视觉测量：从单张图像推断深度信息，为道路场景提供尺寸测量依据。
• 道路巡检机器人：轻量模型可嵌入巡检机器人，实时定位并重建路面坑槽。
• 无人机道路巡检：适用于无人机单目相机，实现大范围路面坑槽快速检测。