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公开(公告)号：CN115110571B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210755756.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: E02D29/02
Abstract: 本发明公开一种废旧混凝土梁板再生利用挡土墙，包括挡土墙单元，挡土墙单元包括在地基上从下至上依次设置的多个废旧混凝土板单元，各个废旧混凝土板单元一侧平齐且与侧方的路基或山体之间填充夯实设置侧方填土，各个废旧混凝土板单元另一侧呈阶梯形且与对应层的倒放设置的废旧T梁的纵梁板相抵。本发明还公开了一种废旧混凝土梁板再生利用挡土墙的施工方法，本发明解决了废旧桥梁、房屋拆卸产生的固体废物对环境的污染及挡土墙材料的来源，具有重大的生态价值和经济价值。
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公开(公告)号：CN117315576B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311232873.0
申请日：2023-09-22
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4007 , G06N3/048 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种在监控视频中识别指定人员的方法，主要通过前景增强模块抑制待识别图像的背景，提取精确的前景增强的全局特征图和前景区域；然后语义单元自适应模块对前景增强的全局特征图进行像素级的分类，得到各身体语义单元对应的局部语义特征，最后通过结构化图卷积模块学习局部语义特征间的相关性特征，获得图结构特征。本发明对遮挡具有鲁棒性，在目标身体被部分遮挡的情况下仍然能够准确识别；本发明聚焦于目标本身，不会受到背景变化的影像；本发明除对行人外观重识别，也对目标的运动姿态和随身物品也敏感，重识别准确性高。
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公开(公告)号：CN117576913B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410049307.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通组织技术领域，具体涉及一种基于网络平衡的多车道公路交织区交通分配方法及装置，该方法包括以下步骤：基于道路交织区车道汇入口、驶出口位置和车道数，在各车道上间隔预设长度对应设置换道节点，并将相邻车道的换道节点连接，以及车道内的相邻的两个换道节点连接，形成交通网络；遍历交通网络，得到在交通网络内车辆的所有可行路径；以用户均衡交通分配为基础构建交通分配模型；对可行路径进行流量分配，求解交通分配模型的最小阻抗，及对应的流量分配方案；根据流量分配方案，制定引导车辆行驶方案。能够解决现有技术中仅考虑内外幅车道的流量均衡，未考虑换道过程对阻抗及均衡的影响，会导致影响通行效率的问题。
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公开(公告)号：CN117689959B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410124198.8
申请日：2024-01-30
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供了一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法，包括以下步骤：基于待分类区域的遥感图像生成各像素点和各植被类型的密集长时间序列植被指数数据集；形成每个像素点和植被类型相应的全程拟合曲线；得到每个像素点和各植被类型的全导函数曲线；确定每个像素点和植被类型的生长期、饱和期和衰老期的时间段；获取每个像素点生长阶段特征图；构建待分类区域的遥感图像中每个像素点和各植被类型的样本集的分类特征空间；训练分类器；利用训练完成的分类器，对待分类区域的遥感图像中所有像素点进行植被类型分类。本发明能够基于高质量遥感数据和植被生命周期知识驱动，实现区域植被类型的分类。
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公开(公告)号：CN118136180A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410320576.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种兼顾龄期与体积分数影响的RAC氯离子浓度分布的计算方法，包括：不同再生骨料体积分数的试件经氯盐侵蚀后，测定不同龄期试件中氯离子沿侵蚀深度的浓度分布数据；基于Fick’s第二定律，拟合氯离子沿侵蚀深度的浓度分布数据，建立试件表面Cl‑浓度的时变模型和Cl‑扩散系数的时变模型；引入系数#imgabs0#建立考虑再生骨料体积分数影响的Cl‑扩散系数时变模型；建立兼顾龄期与再生骨料体积分数影响的Cl‑浓度分布预测计算模型，根据模型计算得到再生粗骨料混凝土氯离子浓度分布。本发明能够预测不同龄期与再生骨料体积分数的再生粗骨料混凝土中氯离子浓度分布情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116310894B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310151602.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感的小样本小目标藏羚羊智能识别方法，通过无人机采集无人机正射影像；构建辅助集和无人机藏羚羊小样本库；构建具有上下文感知融合与对比分析的小样本深度学习模型；确定模型损失函数；利用辅助集和无人机藏羚羊小样本库对具有上下文感知融合与对比分析的小样本深度学习模型进行训练。提高小样本条件下前景以背景的区分度，提升小样本小目标条件下的藏羚羊识别精度。克服了基于无人机的藏羚羊的检测实际应用中却面临着样本稀少、目标较小、与地面背景难以区分等问题。
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公开(公告)号：CN117115669B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311389219.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种双条件质量约束的对象级地物样本自适应生成方法及系统，包括以下步骤：基于土地利用数据产品，获取设定时间段内地物类型未发生变化的像素，形成土地利用类型像素图；基于土地利用类型像素图，获取各地类样本的中心像素；以各类地物的中心像素作为代表样本点，结合样本尺寸以得到各类地物的样本区块，形成各类地物的样本集；基于各样本区块的多源特征，以样本可分离性和植被指数相关性值作为指标，评估样本集质量；如果不达标，重新获取各类地物的中心像素和样本区块，以生成新的样本集直至达标。本发明自动生成对象级地物样本集，较大程度上节省了计算成本，在保证样本质量的基础上提高了样本生成效率。
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公开(公告)号：CN117576913A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410049307.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通组织技术领域，具体涉及一种基于网络平衡的多车道公路交织区交通分配方法及装置，该方法包括以下步骤：基于道路交织区车道汇入口、驶出口位置和车道数，在各车道上间隔预设长度对应设置换道节点，并将相邻车道的换道节点连接，以及车道内的相邻的两个换道节点连接，形成交通网络；遍历交通网络，得到在交通网络内车辆的所有可行路径；以用户均衡交通分配为基础构建交通分配模型；对可行路径进行流量分配，求解交通分配模型的最小阻抗，及对应的流量分配方案；根据流量分配方案，制定引导车辆行驶方案。能够解决现有技术中仅考虑内外幅车道的流量均衡，未考虑换道过程对阻抗及均衡的影响，会导致影响通行效率的问题。
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公开(公告)号：CN116993735A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311255242.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , E01C23/01 , G01S17/86 , G01S13/86 , G06T3/00 , G06T3/40 , G06T17/05 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于雷达遥感的道路病害检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取激光雷达和三维探地雷达同步对道路进行由表及里采集的道路多源数据；将道路多源数据配准融合，得到时间与空间基准统一的表观深层数据；将路面结构光三维数据对应的坐标值和反射强度作为特征值进行聚类，提取道路三维结构光数据，并对道路三维结构光数据进行病害范围检测，得到疑似病害区域；确定疑似病害区域内的三维探地雷达数据的图像熵，得到地下病害点云数据；将疑似病害区域对应的路面结构光三维数据和地下病害点云数据进行拼接，得到道路病害检测结果。本发明可以解决现有技术中无法精确监测道路病害，无法分析出路面下方土层病害的技术问题。
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公开(公告)号：CN119229653B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411732787.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/23211
Abstract: 本发明公开了一种相位式交叉口的交通状态精细化辨识方法，涉及智能交通技术领域。本发明与之前的交通状态辨识方法相比，解决了现有技术普遍将交叉口作为路网中的一个节点进行研究，或者只是简单的寻找表示交叉口处状态的参数，对交通状态进行划分，无法对受交叉口相位影响的附近路段交通状态进行精细化辨识的问题；将不同相位下的交通流参数进行划分，然后对不同相位下的数据利用RIME‑FCM模型分别进行聚类，实现对于交通流参数的初步划分；通过贝叶斯优化的方式优化Xgboost模型的超参数，进行交通状态识别分类训练；还使用SHAP对模型识别过程进行解释性分析，提升拥堵识别结果的可靠性。
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