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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105320962B
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201510686638.X
申请日：2015-10-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分类器集成的路面破损类型识别方法，包括以下步骤：1)对检测到具有破损的路面图像进行同态滤波预处理；2)采用经过预处理后的路面图像构建路面破损图像数据库，该数据库包括横裂、纵裂、网裂和沉降破损类型，并保证该数据库中图像样本的均衡性，即图像大小一致，数量相等；3)分别采用Contourlet变换和边缘方向直方图法提取路面破损图像的特征向量，并采用串行联合策略构建路面破损图像的联合特征向量；4)基于交叉核支持向量机，构建随机子空间集成分类器对路面破损图像进行识别。本发明有效地提高路面破损图像类型的识别效率，为公路管理工作特别是路面养护工作提供高效、智能化的管理依据。
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公开(公告)号：CN106228499A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610529822.8
申请日：2016-07-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/30
CPC classification number: G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于人-车-路-货多风险源的货运安全评价模型，包括以下步骤：构建货运安全感知系统，获取驾驶人、车辆、道路(环境)和货物信息；采用事故致因理论分析货运车辆事故致因因素，定义人、车、路和货四类风险源的属性集，并采用事故树分析方法对属性集进行分析和筛选；根据筛选后的属性集，采用层次分析法构建货运安全风险指标体系，并确定驾驶人、车辆、路(环境)和货物信息各因素对于事故发生的权重；依据建立的货运风险综合评价指标体系及各评价指标权重，采用模糊评价理论构建货运安全风险评价模型。本发明可为公路货物运输安全工作提供智能化预警的技术支撑。
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公开(公告)号：CN105320942A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510686194.X
申请日：2015-10-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明公开了一种基于联合检测器的路面破损检测方法，包括以下步骤：1)采用灰度约束消除路面图像的标线信息；2)采用亮度高程模型消除路面图像的阴影区域；3)采用小波阈值法对路面图像进行预处理，以消除路面图像中的噪声；4)采用邻域灰度差分法、局部灰度最小分析法和分块标记法构建路面破损联合检测器，对预处理后的路面图像进行破损检测；5)采用目标连通域定位路面图像的破损区域。本发明用于提高路面破损的检测效率，为公路管理工作特别是路面养护中提供高效、智能化的管理依据。
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公开(公告)号：CN105320942B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510686194.X
申请日：2015-10-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联合检测器的路面破损检测方法，包括以下步骤：1)采用灰度约束消除路面图像的标线信息；2)采用亮度高程模型消除路面图像的阴影区域；3)采用小波阈值法对路面图像进行预处理，以消除路面图像中的噪声；4)采用邻域灰度差分法、局部灰度最小分析法和分块标记法构建路面破损联合检测器，对预处理后的路面图像进行破损检测；5)采用目标连通域定位路面图像的破损区域。本发明用于提高路面破损的检测效率，为公路管理工作特别是路面养护中提供高效、智能化的管理依据。
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公开(公告)号：CN105320962A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510686638.X
申请日：2015-10-21
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00798
Abstract: 本发明公开了一种基于分类器集成的路面破损类型识别方法，包括以下步骤：1)对检测到具有破损的路面图像进行同态滤波预处理；2)采用经过预处理后的路面图像构建路面破损图像数据库，该数据库包括横裂、纵裂、网裂和沉降破损类型，并保证该数据库中图像样本的均衡性，即图像大小一致，数量相等；3)分别采用Contourlet变换和边缘方向直方图法提取路面破损图像的特征向量，并采用串行联合策略构建路面破损图像的联合特征向量；4)基于交叉核支持向量机，构建随机子空间集成分类器对路面破损图像进行识别。本发明有效地提高路面破损图像类型的识别效率，为公路管理工作特别是路面养护工作提供高效、智能化的管理依据。
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