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公开(公告)号：CN117907571A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410053281.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出可变多层采空区模拟装置、模拟方法及探测系统，涉及采空区模拟技术领域。包括第一控制系统和模型容器底座，所述模型容器底座自下而上可自由插接固定设定数量的模型空间层，每一所述模型空间层内均设置有填充区域，所述填充区域内设置有填充物，所述填充区域通过管道外接泵体；所述第一控制系统与泵体相连接，通过泵体控制填充区域的吸力大小。本发明可以动态的改变采空区的结构、形状和材质，模拟不同类型的采空区，适应不同地下环境和应用场景，具有多层可变性，可全面准确的模拟地下结构。
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公开(公告)号：CN117822389A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410017785.7
申请日：2024-01-03
Abstract: 本发明属于交通工程领域，提供了一种基于分布式光纤三层埋设的路基路面监测方法及系统，其技术方案为：将封装好的分布式光纤在道路结构中进行埋设；基于埋设至道路结构中的分布式光纤获取分布式光纤沿线的应变以及温度分布变化情况；基于分布式光纤沿线的应变以及温度分布变化情况计算得到路面面层、路面基层以及路基底部光纤所埋位置处的结构沉降值；结合路基底部及路面下基层测得的沉降值计算分析，得到道路的路基沉降值，结合路面面层与路面基层的沉降计算分析得到道路的路面沉陷值；将路基沉降值、路面沉陷值和设定阈值比较，根据比较的结果得到相应的道路安全预警方案。为道路管理部门监测道路病害并进行道路维护提供了可行手段。
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公开(公告)号：CN115273549A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210903309.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 山东高速集团有限公司 , 山东大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/04 , G08G1/01 , E01F15/14 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V20/54
Abstract: 本发明涉及一种基于路侧激光雷达的高速公路分流区防撞方法，属于交通安全技术领域。包括通过路侧激光雷达获取道路上的机动车目标，得到待处理的三维点云数据；将三维点云数据通过背景滤除、目标聚类、目标分类、车道识别和目标追踪提取车辆的实时轨迹信息，包括三维坐标和速度；根据车辆实时轨迹信息得到距离‑速度‑时间曲线，通过距离‑速度‑时间曲线来确定是否需要发出预警信号；当检测到车辆进入危险区域内，则触发防护系统。本发明以路侧激光雷达点云数据为基础，通过坐标转换、背景滤除、目标识别、轨迹追踪等算法，来实现掌握车辆实时动态，并通过距离‑速度‑时间曲线及时判断车辆行为做出相应的安全保障措施，来减少事故的发生。
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公开(公告)号：CN114973161A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210623973.5
申请日：2022-06-02
Applicant: 山东高速建设管理集团有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆实时检测深度神经网络输入端在线数据增强方法,包括步骤S1：获取高速公路车辆数据集和图像样本；步骤S2：对图像样本进行随机且不重复的维持原样不变、HSV变换、平移、错切/非垂直投影和透视变换的操作，得到新的图像样本；具体包括:对图像样本的1/5样本进行随机且不重复的维持原样不变操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的1/4样本进行随机且不重复的HSV变换操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的1/3样本进行随机且不重复的平移操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的1/2样本进行随机且不重复的错切/非垂直投影操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本进行随机且不重复的透视变换操作，作为新的图像样本；本发明对训练数据集中的图像进行数据增强，在不改变网络结构的情况下，加强目标识别算法对高速公路车辆重叠目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN117705228B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311677064.0
申请日：2023-12-07
Applicant: 山东大学 , 济南市水利工程服务中心
IPC: G01F23/292 , G01S17/42 , G01S17/88 , G01S7/497
Abstract: 本发明提出一种基于岸基激光雷达的水位智能监测方法及系统，涉及水位监测技术领域。包括通过激光雷达提取感兴趣区域的点云数据；获取激光雷达的水平修正角度；利用水平修正角度修正选取的激光通道的相对水平角度；计算选取的激光通道上每个点的距离和强度；确定垂直角度与激光束通道序号的函数关系，获取选取的激光通道的垂直角度；根据最终的相对水平角度、每个点的距离、选取的激光通道的垂直角度计算点云坐标；基于点云坐标数据，利用最小二乘法拟合水平面，求取水位高度并修正，实现对水位的监测。本发明对点云数据进行分析，研发算法，自行解析雷达数据，拟合离散点云，构造水面方程，计算水位高度并修正，实现对水位的精准监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119007137A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411479425.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77
Abstract: 本发明提出了一种基于多源数据融合的车流量监测方法及系统，涉及交通管理技术领域，包括：获取实时采集的多光谱数据和合成孔径雷达数据；将多光谱数据和合成孔径雷达数据输入到双分支融合模型中；基于融合后的数据，进行车流量监测；双分支融合模型通过并行的CNN和Transformer分别提取局部特征和全局特征，以交互方式对局部特征和全局特征进行融合，生成提升空间细节的融合图像，再次融合多光谱数据的光谱特征后，得到具有优良纹理和光谱信息的融合数据；本发明将无人机采集的多光谱数据和SAR数据进行多源数据融合，充分发挥各项技术的优势，得到具有优良纹理和光谱信息的融合数据，用于车流量的准确、高效、实时监测。
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公开(公告)号：CN118781819A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411266146.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 山东大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/243 , G06F18/20
Abstract: 本发明涉及交通控制系统技术领域，特别是涉及基于多变量和贝叶斯网络的交通冲突评估方法及系统，其中方法包括：获取交通冲突历史数据；基于交通冲突历史数据，构建数据集；根据交通冲突历史数据中各个变量的有向连接关系，构成有向无环图；所述有向无环图，包括：节点集和边集，所述节点集为数据集中的数据；基于有向无环图，得到贝叶斯网络；基于训练集，对贝叶斯网络进行训练优化，网络的输入值是训练集的数据，网络的输出值是交通冲突发生的预测概率值；基于测试集，对贝叶斯网络进行测试；将待预测的交通数据，输入到训练后的贝叶斯网络，得到交通冲突发生的预测概率值。提高了评估交通冲突的严重程度的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN118351696A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410780380.9
申请日：2024-06-18
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同整体感知的交通事件分级预警方法及系统，属于道路交通信息监测技术领域。所述的预警方法，包括：根据交通事件对交通危害的程度，设定各个交通事件的基础预警权重；对任一交通事件，获取不同传感器对此交通事件进行描述的量化指标，根据各个传感器的预警贡献权重，得到此交通事件所有传感器的量化指标的加权和；根据所述加权和与所述基础预警权重的乘积，得到最终预警强度，根据最终预警强度与设定阈值范围的对比，得到此交通事件对应的预警等级；本发明充分协调多种传感器的独有特点，通过决策级融合实现优势互补，基于感知数据实现交通事件的分级预警，极大的提高了预警精度。
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公开(公告)号：CN117831686A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410250860.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 山东大学 , 山东高速建设管理集团有限公司
Abstract: 本发明提出了基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统，涉及混凝土强度预测技术领域。包括获取椰壳纤维，将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数，基于不同的骨料参数构建对照实验组，使椰壳纤维与混凝土原材料混合，进行模型试件的浇筑；选取性能参数，通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能；建立随机森林预测模型，将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组，对随机森林预测模型进行训练；基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数，得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案。本发明能够通过随机森林预测算法预测出混凝土最佳强度时椰壳纤维的长度和配比。
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公开(公告)号：CN117705228A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311677064.0
申请日：2023-12-07
Applicant: 山东大学 , 济南市水利工程服务中心
IPC: G01F23/292 , G01S17/42 , G01S17/88 , G01S7/497
Abstract: 本发明提出一种基于岸基激光雷达的水位智能监测方法及系统，涉及水位监测技术领域。包括通过激光雷达提取感兴趣区域的点云数据；获取激光雷达的水平修正角度；利用水平修正角度修正选取的激光通道的相对水平角度；计算选取的激光通道上每个点的距离和强度；确定垂直角度与激光束通道序号的函数关系，获取选取的激光通道的垂直角度；根据最终的相对水平角度、每个点的距离、选取的激光通道的垂直角度计算点云坐标；基于点云坐标数据，利用最小二乘法拟合水平面，求取水位高度并修正，实现对水位的监测。本发明对点云数据进行分析，研发算法，自行解析雷达数据，拟合离散点云，构造水面方程，计算水位高度并修正，实现对水位的精准监测。
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