公开(公告)号：CN115661775A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211310291.5

申请日：2022-10-25

Applicant: 浙江省交通运输科学研究院 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 葛拥军 ,  牛振洋 ,  曹更永 ,  张旻 ,  姜明 ,  王洋洋

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于分块检索策略的交通标志牌缺失检测方法，包含：通过图像采集装置实时采集待检测路段上的视频流；检测出视频流中的若干交通标志牌并获取每个交通标志牌对应的地理坐标；确定每个交通标志牌的标志牌信息；根据每个交通标志牌的地理坐标和标志牌信息构建无向图和数据库；在同一路段检查流程中，根据获取到的交通标志牌对应的地理坐标和标志牌信息同数据库中对应区域的数据块内的所有交通标志牌进行信息比对以检测交通标志牌缺失情况。本发明的基于分块检索策略的交通标志牌缺失检测方法，将道路信息、标志牌区域划分和数据库构建通过无向图这种数据结构进行自然地关联、映射，用于后续的缺失检测。

公开(公告)号：CN116204827A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310200906.7

申请日：2023-02-22

Applicant: 浙江省交通运输科学研究院

Inventor： 韩海航 ,  王鑫潇 ,  葛拥军 ,  王洋洋 ,  于智 ,  卜佳俊 ,  严守靖

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了一种公路病害分类模型的跨场景迁移方法,包括获取SimCLR框架；基于SimCLR框架利用源域数据集训练原始学生网络特征提取器生成第一学生网络特征提取器；冻结第一学生网络特征提取器参数利用源域数据集训练原始学生网络分类器生成第一学生网络分类器；利用源域数据集与目标域数据集训练第一学生网络特征提取器生成第二学生网络特征提取器；利用目标域数据集有标签数据训练所述第一学生网络分类器生成第二学生网络分类器；合并所述第二学生网络特征提取器与第二学生网络分类器为迁移后的模型并对不同场景的公路进行病害分类。解决了现有技术无法在交通领域目标域数据较少且部分标注的情况下保持跨场景迁移后模型效果的问题。

公开(公告)号：CN115861850A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211310292.X

申请日：2022-10-25

Applicant: 浙江省交通运输科学研究院

Inventor： 韩海航 ,  徐呈禾 ,  曹更永 ,  葛拥军 ,  郑静珍 ,  严守靖

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/58 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V10/32 ,  G06V10/22

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的交通标牌杆倾斜角度自动检测方法，包含：采集图像；从图像中提取出交通标牌；计算出提取出的交通标牌中交通标牌杆的倾斜角度；计算出提取出的交通标牌中交通标牌杆的倾斜角度的具体方法为：对提取出的包含交通标牌的图片进行缩放处理；从处理后的图片中提取特征图；使用若干预测线在提取的特征图上拟合交通标牌杆并根据拟合结果计算交通标识杆的倾斜角度。本发明的基于深度学习的交通标牌杆倾斜角度自动检测方法，采用自动识别的方式代替人工检测，极大的节省了人力成本，且检测效率高。