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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种路面凹坑自动检测和深度估计方法、设备及存储介质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：CN120088751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510170047.0，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种路面凹坑自动检测和深度估计方法、设备及存储介质是由张利鹏;刘泽宾;张铭浩;孙宇辰;陈明晗;张俊达设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路面凹坑自动检测和深度估计方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种路面凹坑自动检测和深度估计方法、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域。所述方法包括：获取路面图像和路面激光点云；利用YOLOv5深度学习模型和DeepSORT目标跟踪器对所述路面图像中的凹坑区域进行检测和跟踪，以及利用SFM算法对所述路面凹坑区域图像进行重建，得到三维重建点云；对所述三维重建点云进行点云后处理，得到重建点云校准数据；将所述路面激光点云和所述重建点云校准数据的坐标系转换为像素坐标系，并基于网格搜索算法计算比例因子，确定路面凹坑尺度信息；所述比例因子为所述路面激光点云和所述重建点云校准数据之间的对应关系。本发明能够提高路面凹坑检测的准确性。

本发明授权一种路面凹坑自动检测和深度估计方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种路面凹坑自动检测和深度估计方法，其特征在于，包括： 在车头位置以固定间隔和角度对采集设备进行布设，并利用所述采集设备获取路面图像和路面激光点云；所述采集设备包括相机和2D激光雷达； 利用YOLOv5深度学习模型和DeepSORT目标跟踪器对所述路面图像中的凹坑区域进行检测和跟踪，得到根据时序变化的路面凹坑区域图像； 利用SFM算法对所述路面凹坑区域图像进行重建，得到三维重建点云； 对所述三维重建点云进行点云后处理，得到重建点云校准数据；所述点云后处理包括道路平面拟合、点云三维旋转、点云补全和点云离群点检测； 将所述路面激光点云和所述重建点云校准数据的坐标系转换为像素坐标系，并基于网格搜索算法计算比例因子，确定路面凹坑尺度信息；所述比例因子为所述路面激光点云和所述重建点云校准数据之间的对应关系； 所述利用YOLOv5深度学习模型和DeepSORT目标跟踪器对所述路面图像中的凹坑区域进行检测和跟踪，得到根据时序变化的路面凹坑区域图像，具体包括： 利用所述YOLOv5深度学习模型对凹坑在图像中的像素位置进行检测，得到路面凹坑区域图像； 利用所述DeepSORT目标跟踪器进行位置跟踪，得到根据时序变化的路面凹坑区域图像； 利用所述YOLOv5深度学习模型对凹坑在图像中的像素位置进行检测，具体过程为： 通过多个下采样层对所述路面图像进行卷积操作，生成第一特征图； 通过与各所述下采样层对应设置的上采样层对所述第一特征图进行转置卷积运算，得到与原始路面图像大小相同的第二特征图； 通过Softmax层和回归任务对所述第二特征图进行预测，并使用非极大值抑制方法减少路面凹坑的检测框重复数量，得到最终的路面凹坑区域图像； 利用所述DeepSORT目标跟踪器进行位置跟踪，具体过程为： 对所述路面凹坑区域图像进行外观特征提取，并基于卡尔曼滤波算法进行路面凹坑跟踪，预测图像中的路面凹坑在下一帧图像中的位置，并在下一帧检测到凹坑时对凹坑位置进行更新； 采用匈牙利算法判断当前帧与上一帧中的路面凹坑目标是否为同一目标，为每个路面凹坑分配唯一ID，并将检测框以框中心为基准扩大为原来的2倍，得到根据时序变化的路面凹坑区域图像； 对所述三维重建点云进行点云后处理，具体过程为： 在所述三维重建点云的坐标系中，对所有三维点进行最小二乘法拟合，得到道路平面方程系数； 基于所述道路平面方程系数进行点云三维旋转，得到校准后的三维点云坐标； 基于隶属云理论对所述校准后的三维点云坐标进行补全，得到补全后的点云坐标，表示为： ； 其中，xi，yi，zi为补全后的点云坐标，x，y，z为点云坐标，t1、t2和t3为一维标准正态随机数，Enx、Eny、Enz分别为三维点云在x、y、z三个方向上点云的熵，表示点云的离散程度； 对所述补全后的点云坐标进行基于孤立森林的离群点检测，以排除噪声点对于路面负障碍深度估计的影响。

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