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公开(公告)号:CN119377815A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411331874.5
申请日:2024-09-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06F17/18 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通安全应用技术领域,且公开了一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法,包括如下步骤:GPS轨迹数据的处理;货车预警数据特征分析;确定最优网络结构。该基于卷积神经网络的货车预警状态识别,通过构建运动学特征指标体系,建立货车预警状态与轨迹段特征的映射关系,提出货车预警状态识别技术,为实现通过异常轨迹识别安全风险,降低事故发生概率,提高货车运行安全性和行驶效率,为保障道路交通安全提供技术支撑。
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公开(公告)号:CN118778079A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410746996.4
申请日:2024-06-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗定位数据的道路平面线形提取方法及装置,该方法包括:S1:对运行车辆的北斗定位数据进行清洗,得到清洗后的北斗定位数据;S2:根据清洗后的北斗定位数据确定栅格区域,并确定每个栅格区域内的北斗定位数据点以及北斗定位数据点数量;S3:对每个栅格区域内的北斗定位数据点进行聚类,得到所有道路特征点;S4:根据所述所有道路特征点,通过扇形迭代搜索得到确定初始道路中心线;S5:基于滚动空间窗的标准差‑均值联合判断规则对初始道路中心线进行道路线元划分,确定最终道路中心线。以解决现有技术中通过遥感图像进行道路平面曲线识别时效性低、成本高的技术问题。
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