一种激光感知的智能道钉
    42.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118581828A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410696346.3

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明涉及一种激光感知的智能道钉,属于交通技术领域。该智能道钉包括:智能道钉主机和智能道钉从机;智能道钉主机包括太阳能供电器Ⅰ、LED发光体控制器Ⅰ、温湿度传感器、主控制器Ⅰ、激光发射器Ⅰ、故障诊断器Ⅰ、智能通信器Ⅰ和电源器Ⅰ;智能道钉从机包括太阳能供电器Ⅱ、激光接收器Ⅰ、LED发光体控制器Ⅱ、主控制器Ⅱ、智能通信器Ⅱ、故障诊断器Ⅱ和电源器Ⅱ;本发明根据激光发射器Ⅰ、激光接收器Ⅱ间的激光束光线通断即可完成车辆的检测;利用温湿度传感器能实时监测智能道钉布设区域温湿度变化;本发明结构新颖,使用方便,采用分离式设计,易于推广应用。

    一种基于视频图像多特征融合的雾浓度等级识别方法

    公开(公告)号:CN112686105B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202011511720.6

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于视频图像多特征融合的雾浓度等级识别方法,该方法首先在原始图像上随机生成多个不重叠的图像切片,之后利用Canny算子对每个切片进行处理,获取各个切片的图像边缘,并统计每个切片的边缘像素的个数,选取其中像素个数最多的作为目标切片;采用细节特征提取模块对目标切片进行细节图像特征提取;采用全局图像特征提取模块对原始图像进行全局图像特征提取;采用特征融合识别模块对得到的细节图像特征、全局图像特征进行融合并识别,得到原始图像的雾浓度等级。本发明通过融合全局和细节多特征的雾浓度深度学习网络,提升能见度分级判断的准确率和鲁棒性,具有数据驱动、特征自动识别、自学习等技术特点。

    一种山区双车道公路隐患路段交通冲突风险动态评估方法

    公开(公告)号:CN112508392B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202011402478.9

    申请日:2020-12-02

    Abstract: 本发明涉及一种山区双车道公路隐患路段交通冲突风险动态评估方法,该方法首先获取当前实施路段的车辆行驶轨迹数据及交通流数据,根据轨迹数据计算得到严重冲突判别阈值,提取严重交通冲突发生时刻前5min的交通流数据;选取山区双车道公路交通冲突风险动态可能性评价指标及冲突严重度评价指标,建立公路冲突风险评估模型,确定冲突风险可能性及冲突严重度分级;结合冲突风险可能性分级和冲突严重度分级,构建山区双车道公路交通冲突风险动态评估综合矩阵,确定当前实施路段各交通冲突的冲突风险等级。本方法利用采集的高精度时空轨迹数据和交通流数据对山区双车道公路交通冲突风险动态进行评估,数据易获取且所构建的模型具有较好的预测精度。

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