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公开(公告)号：CN115081592B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210661264.6
申请日：2022-06-13
申请人： 华设设计集团股份有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和前馈神经网络的公路低能见度预估方法，包括：建立公路局部气象样本数据集，并分为训练数据集和预测数据集；构建包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络拓扑结构；确定神经网络信号激活传递规则和初始化赋值，建立神经网络初始化模型；通过混沌序列遗传算法建模优化神经网络初值；更新模型中各神经元的权重值和偏差值，得到神经网络基本模型；输入训练数据集数据至神经网络基本模型进行训练，得到多层前馈神经网络最优模型，将预测数据集数据输入最优模型中，输出公路沿线能见度预估值，得到能见度预估等级。本发明实现了对公路低能见度事件的30分钟级精确短临预测，为公路低能见度事件精细化应急处置提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN115661751B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211362343.3
申请日：2022-11-02
申请人： 山东高速集团有限公司创新研究院 , 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于注意力变换网络的公路低能见度检测方法和系统，该方法包括以下步骤：构建公路低能见度图像样本集；样本图像预处理；为图像特征矩阵添加可学习词符，生成可学习词符向量，将其嵌入图像特征矩阵；为图像特征矩阵提供位置匹配，生成位置编码矩阵，将其嵌入图像特征矩阵；构建公路低能见度检测网络编码器；构建公路低能见度分类输出器；训练模型，将训练样本集作为输入进行模型训练和微调；测试模型，将测试样本集作为输入进行模型的测试，输出公路能见度分类等级检测结果。本发明实现了公路环境下利用视频监控设备对低能见度事件的自动检测，为公路管理机构在低能见度天气下的管控提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN115661751A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211362343.3
申请日：2022-11-02
申请人： 山东高速集团有限公司创新研究院 , 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于注意力变换网络的公路低能见度检测方法和系统，该方法包括以下步骤：构建公路低能见度图像样本集；样本图像预处理；为图像特征矩阵添加可学习词符，生成可学习词符向量，将其嵌入图像特征矩阵；为图像特征矩阵提供位置匹配，生成位置编码矩阵，将其嵌入图像特征矩阵；构建公路低能见度检测网络编码器；构建公路低能见度分类输出器；训练模型，将训练样本集作为输入进行模型训练和微调；测试模型，将测试样本集作为输入进行模型的测试，输出公路能见度分类等级检测结果。本发明实现了公路环境下利用视频监控设备对低能见度事件的自动检测，为公路管理机构在低能见度天气下的管控提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN115829376A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211434769.5
申请日：2022-11-16
申请人： 山东高速集团有限公司创新研究院 , 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种高速公路路段受团雾影响等级评价方法，包括：构建高速公路路段受团雾影响评价指标体系；建立评价指标测量值与标准化取值的对应关系；构建高速公路路段受团雾影响评价指标多层次结构；运用层次分析法和熵权法的融合方法计算各层指标的权重值，得到各层权重向量；建立高速公路路段受团雾影响评价模型，计算高速公路路段受团雾影响作用值，最终评定路段受团雾影响的等级。本发明考虑了道路线形因素、养护质量因素、交通运营因素与团雾等低能见度事件因素对高速公路安全通行的综合影响，建立了高速公路路段受团雾影响评价模型，准确识别安全通行受团雾事件显著影响的高速公路路段，为高速公路团雾事件精细化应急处置提供了依据。
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公开(公告)号：CN115081592A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210661264.6
申请日：2022-06-13
申请人： 华设设计集团股份有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和前馈神经网络的公路低能见度预估方法，包括：建立公路局部气象样本数据集，并分为训练数据集和预测数据集；构建包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络拓扑结构；确定神经网络信号激活传递规则和初始化赋值，建立神经网络初始化模型；通过混沌序列遗传算法建模优化神经网络初值；更新模型中各神经元的权重值和偏差值，得到神经网络基本模型；输入训练数据集数据至神经网络基本模型进行训练，得到多层前馈神经网络最优模型，将预测数据集数据输入最优模型中，输出公路沿线能见度预估值，得到能见度预估等级。本发明实现了对公路低能见度事件的30分钟级精确短临预测，为公路低能见度事件精细化应急处置提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN117499585A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311397914.1
申请日：2023-10-26
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于路网监控的精准定位养护巡查系统及方法，首先对公路路网的路侧沿线的视频监控设备进行初始化以及预置位参数标定，将公路路网的路侧沿线的里程桩号与视频监控画面进行匹配，视频监控设备采集路网监控图片及视频，最后基于采集的路网监控图片及视频，根据需求对路网进行智能巡查。本发明基于路网现有监控设备，通过预置位设定和图像采集拼接完成公路智能养护巡查，显著提升常规化路网管理、养护巡查监测视野场景范围、加强非常态化路网监测协同化水平，显著提升区域路网运行状态统筹管控、精细化养护巡查能力，有效支撑精确到小范围里程桩号路段运行观测，提高管理、养护巡查视频轮询频率的同时有效降低路网管理、养护投入。
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公开(公告)号：CN112651293B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011188573.3
申请日：2020-10-30
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种公路违法设摊事件视频检测方法，包括：通过动态前景提取方法与基于深度学习的图像分割方法，自动分割出视频图像中需要进行事件检测的道路区域，其次利用基于深度学习的图像目标检测方法，实时提取出现在视频中的多种与违法设摊事件相关的目标，然后利用道路区域对目标进行过滤，并通过目标聚集性搜索与判别，提取呈现违法设摊事件特性的目标子集，从而定位侵占公路路权的违法设摊事件。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析，自动检测判别视频中是否有违法设摊事件出现，可以有效提高公路违法设摊事件的检测效率，降低事件漏报风险，缩短事件处置延迟，减少公路管理部门巡查管理的成本投入，为保障路网畅通安全提供支撑。
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公开(公告)号：CN112069636B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010928911.6
申请日：2020-09-07
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种路网仿真输入模型构建方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据路网拓扑结构、道路几何特征和路侧检测数据建立仿真输入估计模型；计算仿真输入估计模型各流量交换点的理论进出流量；根据各流量交换点的理论进出流量及预限定的约束条件，标定仿真输入估计模型的参数直到仿真输入估计模型能够满足所有约束条件，并得到交通流活动强度的最优值；根据交通流活动强度的最优值，修正仿真输入估计模型各流量交换点的进出流量，得到路网仿真输入模型。本发明能够快速获得路网仿真输入模型，将相邻路侧检测设备提供的宏观时空数据与微观仿真模型结合，为干线公路网监测点建设规模及布局、加强干线公路网运行监管力度提供更多动态信息。
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公开(公告)号：CN111241168B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010042110.X
申请日：2020-01-15
申请人： 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06F16/248 , G06F16/29 , G06F16/2457 , G08G1/01 , G06Q10/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种实时在线微观交通仿真方法及系统，系统包括仿真时间控制模块：用于对实时在线仿真过程中进行各类数据输入与输出时间节点控制；交通生成模块：用于按照预定的数据输入与输出时间节点，在微观仿真模型中的车辆输入点生成与路网外部点实时交通数据相应的交通流量，并对车辆进行速度控制；路线决策模块：用于根据路网内部点实时交通数据推算交叉口各进口道转向比例，修改微观仿真模型中各路线决策点的相对交通流量；信号控制匹配模块：用于同步交叉口未联网信号机的信号控制方案；输出展示模块：用于通过可视化手段呈现上述仿真结果。本发明可全天自主运行并实时输出评价结果，便捷性、时效性大大提升，对路网交通管理、组织优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109782364B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201811600053.1
申请日：2018-12-26
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的交通标志牌缺失检测方法，该方法包括：利用摄像装置采集待检测路段上的视频；通过图像识别模块和定位装置获得标志牌相关数据信息；在此后的每次巡查过程中，对采集到的相同路段的视频进行分析处理，与首次得到的数据信息做比对，检测标志牌的缺失情况。本发明针对当前交通标志牌缺失检测主要基于人工手段进行巡查的现象，结合机器视觉技术对标志牌的缺失问题进行自动化检测，有效解决了现有手段效率低、作业量大且准确度差的问题，大大提高了巡查效率和准确率。
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