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在发展中求生存，不断完善，以良好信誉和科学的管理促进企业迅速发展基于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。
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。
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概况。广州机动车路测仪供应
汽车路测感知仪的硬件涉及到的**技术有：
定制的高质量广角镜头：广角镜头确保安装高度有限的情况下，使有效检测区域比较大。高质量的广角镜头保证：1.左右相机进光量一致，减小深度匹配误差；2.畸变小，增加有效检测区域范围；3.图像准确性高，镜头质量高保证了拟合的畸变系数能够更加接近物理畸变模型，从而保证图像畸变矫正后能够更贴近真是场景。
多相机曝光融合：采用多路相机整体灰度融合策略，智能感知环境亮度的变化，统一调整所有三维传感器的曝光时间。提供稳定有效的曝光控制，并且曝光控制*在无车通过的时间断内，保证车辆通过过程的光度恒定假设。
高速**辨率数据采集：比较高49帧的2560*960数据采集传输，保证视差足够大，采集两帧间车行距离足够小，观测帧数量更多。
双目相机同步采集：采用硬件控制一个三维传感器的左右相机同时曝光采集，左右图像的时间误差控制在微秒级，确保双目匹配数据源的准确。
多相机同步触发：采用PLC生成32Hz的方波信号，信号采用光电隔离，双绞线传输，保证所有**的三维传感器同步开启采集，时间误差控制在微秒级，确保测量中多传感器数据融合准确性，避免由于测速过快引起的模型无法对齐问题。
广州机动车路测仪供应汽车路测感知仪主要用于目前智慧交通领域的治超、卡口和**城市拥堵等方面的底层数据获取。
视缘车载路测仪产品特点
●测试手段多样，可以点频测试、组频测试也可扫频测试。
●CDR信号指标检测：支持信号电平强度、MER、信噪比、调制误码率和误包率指标测试，同时显示锁定状态；具备星座图显示，多径信号测试功能
●CDR信号音频回放：支持对广播音频进行采集，在矢量地图上回放
●具备频谱显示、星座图显示和多径信号测试功能
●具有网口USB蓝牙等多种数据接口，可将解调后的音频输出
●天线因子系数可自动加载，无需后期换算
●设定发射台站后，可以自动计算测试距离和方位角数据
●自动进行数据统计分析，根据分析结果测试报告自动生成，模板可编辑
《交通强国建设纲要》明确指出，大力发展智慧交通，推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合，推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展。无论是在大数据、AI、超级计算等技术方面的应用，以及与交通相关的智慧道路层面，纲要中都提到要予以大力支持、发展以及推广应用。这对于专注智慧交通、车联网、自动驾驶领域的企业都是极大的利好消息。智慧交通行业分析，因此带来的市场规模可达到“千亿级”。 汽车路测感知仪行业趋势。
汽车路测感知仪的硬件涉及到的**技术有：
高速**辨率数据采集：比较高49帧的2560*960数据采集传输，保证视差足够大，采集两帧间车行距离足够小，观测帧数量更多。
多相机曝光融合：采用多路相机整体灰度融合策略，智能感知环境亮度的变化，统一调整所有三维传感器的曝光时间。提供稳定有效的曝光控制，并且曝光控制*在无车通过的时间断内，保证车辆通过过程的光度恒定假设。
定制的高质量广角镜头：广角镜头确保安装高度有限的情况下，使有效检测区域比较大。高质量的广角镜头保证：1.左右相机进光量一致，减小深度匹配误差；2.畸变小，增加有效检测区域范围；3.图像准确性高，镜头质量高保证了拟合的畸变系数能够更加接近物理畸变模型，从而保证图像畸变矫正后能够更贴近真是场景。
多相机同步触发：采用PLC生成32Hz的方波信号，信号采用光电隔离，双绞线传输，保证所有**的三维传感器同步开启采集，时间误差控制在微秒级，确保测量中多传感器数据融合准确性，避免由于测速过快引起的模型无法对齐问题。
双目相机同步采集：采用硬件控制一个三维传感器的左右相机同时曝光采集，左右图像的时间误差控制在微秒级，确保双目匹配数据源的准确。
汽车路测感知仪使用说明。徐汇区品牌路测仪概况
汽车路测感知仪研发背景。广州机动车路测仪供应
本项目产品的软件算法层面的**技术：
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。
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。
广州机动车路测仪供应
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