一种新型车辆轨迹提取方法及系统

    公开(公告)号:CN115359384A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210813867.3

    申请日:2022-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种新型车辆轨迹提取方法及系统,方法包括构建车辆信息提取模型,依据车辆已有轨迹进行预测,得到车辆预测轨迹,获取车辆实际运动轨迹,并将车辆实际运动轨迹和车辆预测运动轨迹进行匹配,得到最优车辆轨迹,对所述最优车辆轨迹进行降噪处理,得到最终车辆轨迹,从而实现车辆轨迹的提取;通过依据车辆已有轨迹进行预测,得到车辆预测轨迹,然后将车辆实际运动轨迹和车辆预测运动轨迹进行匹配,得到最优车辆轨迹,并对最优车辆轨迹进行降噪处理,能够准确得到车辆轨迹,提高车辆轨迹提取的准确度,此外,通过构建车辆信息提取模型,能够提高车辆轨迹提取的效率。

    一种基于机器学习的粘钢加固胶层缺陷检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115099281A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210813843.8

    申请日:2022-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的粘钢加固胶层缺陷检测方法及装置,方法包括构建粘钢加固胶层缺陷模型库,依据所述粘钢加固胶层缺陷模型库,得到超声波反射时程响应,依据超声波反射时程响应得到训练集和测试集,将训练集和测试集发送至深度学习模型进行深度学习,得到粘钢加固胶层缺陷检测模型,将待检测的粘钢加固胶层缺陷所对应的超声波反射时程响应输入至粘钢加固胶层缺陷检测模型中,从而实现粘钢加固胶层缺陷的检测;通过构建粘钢加固胶层缺陷检测模型可以实时高效地识别粘钢加固胶层缺陷,且检测成本有效降低,此外,通过依据粘钢加固胶层缺陷的超声波反射时程响应得到训练集和测试集,能够有效提高粘钢加固胶层缺陷检测模型的识别准确度。

Patent Agency Ranking