一种城市级数字孪生交通系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116935636A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310880816.7

    申请日:2023-07-18

    Abstract: 本发明涉及一种城市级数字孪生交通系统,包括:数据规划及推送单元,配置为获取第三方路测监控设备的数据,所述数据包括真实空间中的道路数据和车辆数据;车辆模型模块,配置为在虚拟三维场景中制作车辆的模型数据;模型场景空间坐标匹配模块,配置为获取所述数据规划及推送单元及车辆模型模块的数据,将道路模型进行空间位置校准,使真实空间中的道路数据与道路模型坐标匹配;数据融合模块,配置为将道路划分多个子路段,获取各子路段中第三方路测监控设备的数据,对获取的数据进行插值计算,以动画的形式进行展示,执行动画,实现交通车辆虚实映射的展示。本发明解决了现有技术中虚实场景空间坐标不准,模型和实际车辆信息不一致等问题。

    基于倾角与结构缝变形测量的结构沉降监测方法及系统

    公开(公告)号:CN106767686B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN201710050934.X

    申请日:2017-01-23

    Abstract: 本发明提供了一种基于倾角与结构缝变形测量的结构沉降监测方法,任意两个相邻的结构段之间的结构缝的两端均分别设置距离传感器,并计算得到该结构缝上任意点的沉降值;对每个结构段,分别根据预定的规则设定节点和测点,每个测点处设置倾角传感器,倾角传感器能够测量该测点处相对于水平面在相互垂直的两个方向的第一倾角和第二倾角,并计算得到结构段内任一点的沉降量;最后根据结构段内任意点的沉降量和结构缝上任意点的沉降值得到长距离线性结构在任意点的总的沉降量,因此,本发明的基于倾角与结构缝变形测量的结构沉降监测方法能够监测由多个结构段组成的具有超长线性结构的隧道与桥梁,测量结果精确度高,且适用范围广。

    隧道轨行式安全巡检机器人及其系统

    公开(公告)号:CN112060054A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202011037851.5

    申请日:2020-09-28

    Abstract: 本发明提供了一种隧道轨行式安全巡检机器人及其系统,隧道轨行式安全巡检机器人包括:支架、安装在支架上的轨道、多个在轨道上移动的巡检机器人,轨道为多个轨道模块拼装成的轨道,巡检机器人包括:设置有凹槽的外壳、安装在外壳上的AI智能单元、行车控制单元、充电控制模块、电池、电机控制模块、电机、移动构件、避障模块、位置感知模块、摄像头、语音识别模块、音箱、拾音器、数据传输模块、多重环境传感器、多重气体传感器,本发明适用于基于城市基础设施线性工程隧道结构的建设/运维结构安全管养应用场景,实现了对隧道施工/运维环境、设备状态、移动目标、人员活动位置的集中监控,突发状况应急响应及指挥调度。

    基于WebGL的大规模供水管网渲染方法

    公开(公告)号:CN111340927A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010219505.2

    申请日:2020-03-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于WebGL的大规模供水管网渲染方法,其包括:从建模软件中导出管线模型的模型参数;根据管线类型对导出的管线模型模型参数进行种类划分,生成相对应的模版模型几何数据;将导出的管线模型模型参数进行数据处理,转化为Instance渲染格式的参数数据;利用Instance渲染技术,对相同种类的管线模型复用相对应的管线模型模版模型几何数据,结合转化后的管线模型参数数据进行组合渲染。本发明是一种基于WebGL技术的高性能三维管线模型渲染解决方案,使用基于WebGL的draw instance渲染技术,减少管网模型的内存占用,以少量的模版管线模型,结合管线参数进行大规模管线模型的渲染。

    一种无检测器路段的车辆轨迹预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116740936A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310767701.7

    申请日:2023-06-27

    Abstract: 本发明涉及一种无检测器路段的车辆轨迹预测方法,包括以下步骤:S1:收集目标无检测器路段的真车历史数据;S2:根据真车历史数据初始化预测驶出时间的XGBoost模型和预测目标车道的XGBoost模型的训练参数;S3:将训练参数输入两个模型进行训练,使预测驶出时间的XGBoost模型输出虚拟车辆的预测驶出时间,使预测目标车道的XGBoost模型输出虚拟车辆的预测目标车道;S4:输入实际参数,根据两个不同的模型分别得预测驶出时间和预测目标车道,并计算虚拟车辆的行驶时长;S5:根据目标无检测器路段总路程及行驶时长计算得到速度;S6:控制虚拟车辆按照计算的速度及预测的目标车道行驶。本发明可以在无检测器路段实现准确率高且容易实施的车辆轨迹预测。

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