道路与机场智能感知与数字化

我们做什么

• 激光测绘道路几何特性、几何线形与地形描述，构建道路数字化模型；
• 多目视觉重建路表纹理；深度学习识别路面病害；机场道面全景拼接与三维点云分析；
• 基于车辆振动信号的路面健康状况检测，基于光纤传感的轴载监测；
• 高速弯沉仪测量路网与机场道面的结构承载能力。

代表工作

• Scaling from macro to micro: A novel approach to bridging gaps in multiple pavement texture scales using generative neural networks. Transportation Research Part C, 2025. doi:10.1016/j.trc.2025.105108
• A state-of-the-art survey of deep learning models for automated pavement crack segmentation. International Journal of Transportation Science and Technology, 2024. doi:10.1016/j.ijtst.2023.11.005

相关专利

编号	名称	发明人（本组）
CN118274735A	基于多目视觉的沥青路面构造深度自动化测试系统及方法	龚红仁、丛林
CN122116155A	基于半监督学习的路面病害识别方法、系统、设备及介质	龚红仁、丛林
CN115014475A	一种用于监测车辆轴载信息的光纤传感器及监测结构	杨群
CN117372982B	一种应用于变宽度数字孪生高速公路的车辆位置映射方法	郭忠印

专利含申请公开与授权，法律状态以专利局公布为准。

相关成员

方向与成员的对应为草案，待课题组确认。