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公开(公告)号：CN117664274A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311601422.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 山东大学 , 济南新旧动能转换起步区管理委员会建设管理部
IPC: G01F23/292 , G01S7/48
Abstract: 本发明提供了一种基于激光雷达的水位检测方法、水面异物检测方法及系统，根据获取到的各立柱上的激光雷达点云线数量变化，得到当前的水位，其中，各立柱的位置布置，包括：获取激光雷达能够检测到水位的最低点与最高点，确定激光雷达周围的各个立柱与激光雷达的水平间距；根据激光雷达的照射角度划分多个角度范围，按照角度范围进行立柱分组，对各个组内的立柱进行距离修正以使得组内各立柱满足预设水位检测精度；对角度范围相邻的两个分组，倾角较大的分组中距离激光雷达最近的立柱与倾角较小的分组中距离激光雷达最远的立柱之间满足预设水位检测精度；本发明提高了水位检测结果的精度。
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公开(公告)号：CN118887551B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411375191.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T7/10
Abstract: 本发明属于道路工程相关技术领域，为了解决道路性能状态关键影响因子辨识不准确以及缺少具体分析的问题，提出了一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质，利用边界框和分割掩码判断道路病害是否为规则病害，以此实现对病害尺寸的精确计算；利用多个回归预测模型对路面损坏状况指标的路面性态影响因素进行预测，利用基于MACBETH方法对多个回归预测模型赋予权重，从而辨识道路性态关键影响因子；并引入逻辑回归模型进一步分析道路性态关键影响因子在不同水平下对道路性能的具体影响，有助于延长道路的使用寿命并优化资源配置。
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公开(公告)号：CN118759833B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411251868.9
申请日：2024-09-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了面向交通巡检的无人机云台调节控制系统及方法，涉及无人机控制技术领域，包括：获取交通基础设施无人机低空遥感图像，并预处理；对预处理后的无人机低空遥感图像进行图像矫正，将矫正后的图像输入至Mask‑RCNN模型，识别交通基础设施沿线特征，得到目标对象的边界框坐标；基于目标对象的边界框坐标，计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置；计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置之间的偏差，若偏差超出设置允许的最大偏差阈值，将偏差量输入至PID控制器中，并根据系统的实时表现和环境条件，采用Ziegler‑Nichols方法和粒子群优化算法优化PID控制器参数，实现无人机云台的闭环调节控制以及目标的精确跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118781819B
公开(公告)日：2025-01-21
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：CN118887551A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411375191.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T7/10
Abstract: 本发明属于道路工程相关技术领域，为了解决道路性能状态关键影响因子辨识不准确以及缺少具体分析的问题，提出了一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质，利用边界框和分割掩码判断道路病害是否为规则病害，以此实现对病害尺寸的精确计算；利用多个回归预测模型对路面损坏状况指标的路面性态影响因素进行预测，利用基于MACBETH方法对多个回归预测模型赋予权重，从而辨识道路性态关键影响因子；并引入逻辑回归模型进一步分析道路性态关键影响因子在不同水平下对道路性能的具体影响，有助于延长道路的使用寿命并优化资源配置。
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公开(公告)号：CN118759833A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411251868.9
申请日：2024-09-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了面向交通巡检的无人机云台调节控制系统及方法，涉及无人机控制技术领域，包括：获取交通基础设施无人机低空遥感图像，并预处理；对预处理后的无人机低空遥感图像进行图像矫正，将矫正后的图像输入至Mask‑RCNN模型，识别交通基础设施沿线特征，得到目标对象的边界框坐标；基于目标对象的边界框坐标，计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置；计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置之间的偏差，若偏差超出设置允许的最大偏差阈值，将偏差量输入至PID控制器中，并根据系统的实时表现和环境条件，采用Ziegler‑Nichols方法和粒子群优化算法优化PID控制器参数，实现无人机云台的闭环调节控制以及目标的精确跟踪。
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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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