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公开(公告)号：CN110008854A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910204723.6
申请日：2019-03-18
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及公路地质灾害识别技术领域，公开了一种基于预训练DCNN的无人机影像公路地质灾害识别方法，包括以下步骤：步骤S1，获取公路路域范围内的无人机遥感影像，预处理后得到绝对定向后的正射影像；步骤S2，采用考虑影像纹理特征的均值漂移算法分割预处理后的无人机遥感影像；步骤S3，将分割的无人机遥感影像数据作为输入数据，应用到训练好的公路地质灾害识别模型中，得到公路地质灾害识别结果。本发明采用无人机高分辨率影像，基于考虑纹理特征的均值漂移算法分割影像，将分割后的影像单元作为地质灾害识别模型的输入数据，可有效提高现有地质灾害目视解译的效率，为公路外业勘察和灾害危险性评价提供数据支持。
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公开(公告)号：CN107657813A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710859932.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
CPC classification number: G08G1/0104 , G08G1/0175
Abstract: 本发明公开了一种基于行车轨迹的高速公路交通执法判别方法，包括以下步骤：(1)生成高速公路交通执法电子地图；(2)采集车辆高速公路全程行车轨迹数据；(3)从采集到的车辆全程行车轨迹数据中提取车辆有效行驶轨迹数据；(4)根据车辆有效行驶轨迹数据判定车辆高速公路交通违章及异常行车行为。本发明的基于行车轨迹的高速公路交通执法判别方法实时获取高速公路车辆的全程行车轨迹，基于全程行车轨迹对高速公路车辆的违章驾驶行为进行定位、提取、量化与判别，提高高速公路交通安全远程执法工作的效率和准确性，为高速公路车辆交通行为规范管理提供判别与执法依据。
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公开(公告)号：CN119380532A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411372241.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合注意力的车辆轨迹预测方法，包括数据预处理模块DPM、数据预处理模块DPM、时间特征提取模块TEM、空间特征提取模块SEM、以及轨迹预测模块TPM。本发明使用了动态的无向图进行表示，其中车辆作为节点，而边表示车辆之间的相互作用关系，为边分配权值，采样了服从正态分布的随机噪声加入状态向量，能够加强模型鲁棒性，实现准确的车辆轨迹预测。
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公开(公告)号：CN117494571B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311527861.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于微观仿真的复合高速互通立交优化布局方法，确定改扩建方式；确定辐射范围区段；建立SUMO微观仿真模型；确定目标函数指标的种类和基本变量，获取基本变量对应的实际的目标函数指标，构建输入输出样本库；确定各类目标函数指标的权重；构建多元线性回归模型；获取改扩建方案综合评价的分值函数；调整不同改扩建方案的基本变量，采用遗传算法求取基本变量的最优解。本发明可以为立体复合式高速公路改扩建方案比选提供科学、合理的定量评价与推优，从而有效保证立体复合式高速公路改扩建设计方案落实的安全性、经济性。
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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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Patent Agency Ranking
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：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：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：CN111667187B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010523000.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的公路滑坡危险性评价方法，包括以下步骤：对获取的多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像进行图像处理；利用遥感影像及DEM数据提取滑坡灾害因子，构建滑坡灾害因子图；利用XGBoost模型评价各个滑坡灾害因子的贡献度，选择贡献度高的滑坡灾害因子；利用训练好的XGBoost模型重新计算各个滑坡灾害因子的贡献度并归一化为权重，然后进行线性加权构建滑坡危险性评价模型；利用构建好的滑坡危险性评价模型计算滑坡发生的危险性程度。本发明综合利用多源遥感数据得到滑坡灾害因子数据，客观选择并分析滑坡因子权重来构建滑坡危险性评价模型，使得滑坡危险性评价更加客观准确，为后续道路选线提供重要的参考资料。
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公开(公告)号：CN113378620B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110355022.X
申请日：2021-03-31
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种监控视频噪声环境下跨摄像头行人重识别方法，包括以下步骤：对监控视频中含有噪声的行人数据集进行双域滤波去噪处理，获得行人图像的高频图、噪声的低频图；对图片构建三元组，规定好损失函数；对三元组的图片输入到特征提取网络中，提取特征；利用距离度量方法来计算行人特征的差异性，将特征向量，进行k‑倒排最近邻重排序，优化排序结果作为最终匹配结果。本发明的监控视屏噪声环境行人跨摄像头重识别方法针对低质图像的行人重识别问题，利用双域滤波分解构建三元组用于训练三元组度量模型，使简单的特征提取网络能学习图像的噪声特性，并且抑制噪声的特征表达，可提高噪声环境下监控视频的行人重识别性能。
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