[发明专利]一种机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法

权利要求书

1.一种机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取实际考场的三维模型；

S2、将考场的三维尺寸数据与验收标准中的理论尺寸进行比对，获取考场量化特征信息检测结果；

S3、选取点云数据中的路面点数据，进行路面平整度判断；

S4、输出考场量化特征信息检测结果图和路面平整度判断图，并在对应图中标出检测结果不合格区域。

2.根据权利要求1所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，S1中，实际考场三维模型初始数据通过无人机搭载摄像装置以及激光装置来获取，摄像装置获取图形信息，激光装置获取点云数据信息，将图形信息和电源数据信息结合得到考场的三维模型。

3.根据权利要求2所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，多组点云数据通过点云数据拼接技术进行三维数据拼接组合。

4.根据权利要求1所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，S1中，实际考场的三维模型是带颜色的立体模型。

5.根据权利要求1所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，S2中，针对考场量化特征信息检测结果不合格的位置，进行二次数据采集，然后进行二次判断，二次判断依然不合格的，输出不合格的判定结果。

6.根据权利要求1所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，S2中，在实际考场的三维模型中，考场量化特征信息检测不合格区域标红并备注具体不合格数据，考场量化特征信息检测合格区域以实际情况正常显示。

7.根据权利要求1所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，S3中，路面平整度判断具体方法包括以下步骤：

S31、截取点云数据中的路面点云数据，以道路延伸方向为X轴，以竖直方向为Z轴，建立二维坐标，再根据路面点云数据得到散点图，根据散点图中的点分布情况得到中心曲线a，中心曲线a反应的是道路长度方向的路面平整度情况；

S32、根据中心曲线a得到各点的偏差数据，根据事先设定的阈值判断有无超差；

S33、以路面宽度方位为Y轴，以竖直方向为Z轴，建立二维坐标，再根据路面点云数据得到散点图，根据散点图中的点分布情况得到中心曲线b，中心曲线b反应的是道路宽度方向的路面平整度情况；

S34、根据中心曲线b得到各点的偏差数据，根据事先设定的阈值判断有无超差；

S35、根据S32和S34中的判断结果，输出路面平整度检测结果。

8.根据权利要求7所述的机动车驾驶人考试场地自动检测建模的方法，其特征在于，S35中，路面平整度检测结果不合格区域在实际考场的三维模型中标红。