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公开(公告)号：CN118883473A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410921265.9
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种原矿离子浓度的测量分析方法及系统，涉及离子浓度分析技术领域，包括，通过采集设备采集原矿样品的光谱数据，并进行标准化处理；使用高斯模型对采集的光谱数据进行特征提取，构建特征变量集合；根据特征变量集合的特征分析特征权重，通过特征权重对样品的离子浓度计算综合预测值。本发明所述方法通过对光谱数据进行平滑处理和高斯拟合，可以准确提取光谱数据中的吸收峰特征，通过特征权重函数有效整合了更多的光谱信息，提高了模型对复杂光谱信号的处理能力，进而提升了预测准确性，通过综合预测函数的计算，全面考虑了光谱数据的多个维度信息，精确描述了特征变量在其波长范围内的影响。
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公开(公告)号：CN116680186A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310700384.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种车路协同自动驾驶仿真测试方法、设备及存储介质，涉及自动驾驶仿真测试技术领域，其包括搭建虚拟环境；生成三维点云模型；根据自动驾驶系统的功能和性能要求，设计测试用例；将自动驾驶车辆置入虚拟环境中，执行不同的测试用例进行仿真测试；进行测试和数据分析。本发明所述方法通过设计多种测试用例，涵盖多种复杂的驾驶环境和情况，可以对自动驾驶系统进行全面的测试，包括对环境感知能力、决策能力、稳定性、应对异常情况能力等方面的测试；在激光雷达的模型中引入信号衰减因子，可以提高自动驾驶系统对环境的感知能力，进而提高测试的准确性。
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公开(公告)号：CN116665152A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310699277.7
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种应用于交通目标探测的小目标雷视融合方法，涉及雷视融合领域，该方法通过将整张图片分割成不同区域，分别输入目标检测模型进行图像目标检测，从而提高设备对远距离图像小目标的识别召回率和定位精度。本发明解决了传统雷视融合损失图像信息、目标检测的识别范围受限以及雷达监测范围超过300米时雷视融合不完整的问题。
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公开(公告)号：CN118379803A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410376432.6
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京市计量检测科学研究院 , 苏州万集车联网技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种出租车计价器里程校对方法、系统设备及存储介质，涉及计价器里程校对技术领域，包括安装计价器里程校对设备并记录数据；基于记录数据检测计价器里程校对设备异常；通过计价器里程校对设备进行校对得到检定结果；对检定结果进行判定；存储数据。本发明的有益效果为：本发明通过将设备部署在路段，能够实现检定的随时化，并且该系统支持多辆车同时进行检测，检定流程的自动化，减少人力成本和时间成本，通过自定义的协议，避免对社会上的车载单元产生影响，引入基于数据的异常检测算法，用于实时监控计价器设备的状态，及时发现并处理异常情况。
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公开(公告)号：CN117975736B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410371229.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , H04W4/40 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06F16/25 , G06F16/29 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N5/01 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法及系统，涉及车路协同测试技术领域，包括：布置传感器收集交通控制数据，构建交通控制场景库，进行场景分类，基于场景分类结果确定场景参数；基于交通控制场景库中的场景参数，构建交通场景模拟算法，模拟特定场景下的交通流和车辆行为；在模拟环境中部署并验证通信协议模型，通过机器学习算法训练，利用交通数据和场景参数识别场景分类；根据识别结果，制定并执行适应性策略，调整车辆行为和交通控制策略以适应当前交通场景。本发明提供的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法显著提升了交通流的效率，同时增强了交通系统的安全性。减少了环境污染，改善了城市居民的生活质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118116094A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410343421.8
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种出租汽车计价器在线检定方法，涉及目标检定技术领域，包括部署路侧感知设备感应车辆并进行目标跟踪；构建动态匹配算法对实时收集的轨迹数据进行分析和匹配；部署路侧ETC设备与出租汽车中的计价器进行交互；通过光纤将收集的轨迹数据与计价器数据实时更新至全域数据计算设备中；从存储的轨迹数据中提取全部轨迹数据并进行里程检定和补偿。本发明通过部署路侧感知和ETC设备，构建动态匹配算法并通过全域数据计算设备将车辆身份信息与轨迹及计价数据结合进行里程检定，能够在各种交通条件下实现对车辆准确的动态检测，快速识别和校正轨迹数据中的异常，确保了计价器检定里程的高精度计算，显著提升了检定方法的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117949942A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410346071.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: G01S13/66 , G01S13/86 , G06V20/58 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/246 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达数据和视频数据融合的目标跟踪方法及系统，涉及目标跟踪技术领域，包括对雷达数据和视频数据进行预处理；基于预处理后的雷达数据和视频数据分别进行目标检测，并将雷达目标检测结果和视觉目标检测结果进行匹配关联；针对每个匹配目标，构建融合雷达特征和视觉特征的多模态目标表示；基于序列模型和当前时刻的观测数据，利用上一时刻的多模态目标表示预测当前时刻目标的状态；持续更新目标的多模态表示，并利用在线学习策略优化序列模型。本发明通过融合雷达与视频数据，利用雷达数据的高精度运动信息与视频数据的丰富视觉特征，极大提升了目标跟踪的精确度与稳定性。
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公开(公告)号：CN118258437A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410208216.0
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京市计量检测科学研究院 , 北京万集科技股份有限公司
Abstract: 本申请适用于汽车技术领域，提供了一种车辆计价器的检定方法、装置、终端设备及介质，所述方法包括：在待检定车辆的行驶过程中，若检测到待检定车辆处于起始路面标记物的第一范围内，则对车辆的计价器执行置零操作，并控制计价器开始计算里程；若检测到待检定车辆处于里程路面标记物的第二范围内，则获取计价器当前计算的第一里程；获取待检定车辆从起始路面标记物行驶至里程路面标记物的行驶轨迹对应的第二里程；根据第一里程和第二里程，对计价器执行检定操作。与现有技术相比，本方法可以在车辆行驶过程中实时对该车辆的计价器进行检定，不仅提高了检定效率，同时，也不会造成车辆聚集拥堵，从而不会影响车辆的正常运营。
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公开(公告)号：CN117949942B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410346071.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: G01S13/66 , G01S13/86 , G06V20/58 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/246 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达数据和视频数据融合的目标跟踪方法及系统，涉及目标跟踪技术领域，包括对雷达数据和视频数据进行预处理；基于预处理后的雷达数据和视频数据分别进行目标检测，并将雷达目标检测结果和视觉目标检测结果进行匹配关联；针对每个匹配目标，构建融合雷达特征和视觉特征的多模态目标表示；基于序列模型和当前时刻的观测数据，利用上一时刻的多模态目标表示预测当前时刻目标的状态；持续更新目标的多模态表示，并利用在线学习策略优化序列模型。本发明通过融合雷达与视频数据，利用雷达数据的高精度运动信息与视频数据的丰富视觉特征，极大提升了目标跟踪的精确度与稳定性。
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公开(公告)号：CN118115538A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410292769.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: G06T7/246 , G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Deepsort算法的目标跟踪方法，涉及目标跟踪技术领域，包括捕捉车辆图像序列进行车辆检测后提取车辆图像区域；从车辆图像区域中提取特征向量；对车辆运动状态进行预测和更新并进行适应性相似度度量；根据预测的车辆运动状态结合相似度度量的结果进行帧间动态目标关联；进行车辆重识别和连续追踪。本发明通过引入适应性相似度度量，根据实时场景的特定条件动态调整相似度计算方式,提高了目标跟踪在复杂场景下的准确性和鲁棒性，从而有效应对遮挡、视角变化的挑战，结合帧间动态目标关联和全局车辆库的设计，实现了跨摄像头的目标重识别和连续追踪，有效解决了现有技术在跨摄像头跟踪方面的局限性。
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