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公开(公告)号：CN113009447B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110245588.7
申请日：2021-03-05
Applicant: 长安大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和探地雷达的道路地下空洞检测预警方法，该方法包括：通过探地雷达采集实际道路的含噪探地雷达回波信号；对含噪探地雷达回波信号进行滤波平滑处理得到去噪探地雷达回波信号；采用生成式对抗神经网络对去噪探地雷达回波信号进行增广处理得到雷达回波信号；采用快速区域卷积神经网络对雷达回波信号进行检测得到第一检测预警结果。本发明采用GANs网络对地下坑洞数据集进行增广，解决了基于深度学习的地下空洞检测时训练样本不足的问题，同时采用快速区域卷积神经网络模型进行检测，提高了网络对信号特征的学习能力，实现了将深度学习技术更好地应用到雷达信号检测技术中，可以更加准确而快速地对道路进行无损检测。
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公开(公告)号：CN112364910B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011225553.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于峰值聚类高速公路收费数据异常事件检测方法及装置，用以解决现有技术中的高速公路异常事件检测方法及装置存在的检测结果不准确、效率不高等问题；本发明提供的基于高速公路收费数据的异常事件检测方法及装置，可以更加全面准确感知高速公路交通运行状况，能够有效挖掘出数据中隐藏的道路拥堵、长时停留、车辆超速、设备故障、系统故障、网络故障、车辆超载和疑似逃费等异常事件。
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公开(公告)号：CN112287984B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202011104273.2
申请日：2020-10-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种多维高速公路收费数据的异常检测与修复方法，包括步骤1：采集高速公路原始多维收费数据，并对高速公路原始多维收费数据进行预处理以得到多维规范之后的原始数据；步骤2：构建基于相似系数和的异常数据检测模型；步骤3：将步骤1中得到的多维规范之后的原始数据输入基于相似系数和的异常数据检测模型，通过检测得到含有异常值的多维数据；步骤4：构建基于极端梯度提升的异常数据修复模型；步骤5：将步骤3中得到的含有异常值的多维数据输入基于极端梯度提升的异常数据修复模型，实现多维数据异常修复及效果评估。本发明能够明显提升高速公路收费数据的质量与可用性，为后续的高速公路异常事件检测以及大数据统计分析工作提供良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN112651570B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011625128.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路服务区交通量预测模型构建、预测方法及装置提供的改进粒子群算法对XBOOST模型进行优化，将粒子群划分为主从拓扑，较好地避免在模型参数优化过程中陷入局部最优解，这种改进粒子群算法能更好寻优出理想的超参数，提高交通量预测准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110926359B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201911069593.6
申请日：2019-11-05
Applicant: 长安大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种优化双相扫描路面的三维裂缝曲面轮廓检测方法，首先对路面三维图像数据矩阵进行滤波处理，得到去燥后的三维图像数据矩阵I；将滤波后的三维数据矩阵按行排列，对矩阵中每行数据批量进行水平处理，得到数据矩阵I1，再对矩阵中每列数据批量进行垂直处理，得到数据矩阵I2，然后将两个数据矩阵I1和I2,相加，得到矩阵I3；过滤矩阵I3，获得仅包含裂缝信息I4的二进制图像；最后进行裂缝检测定性分析和ROC曲线分析。该方法以曲线拟合与平滑操作相结合，利用平滑矩阵作为滑动窗算子对裂缝数据矩阵进行滤波，同时进行曲线拟合，得到PSP曲线。可以提高获得路面曲面的精度。
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公开(公告)号：CN112542044A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011399415.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种两客一危车辆行驶状态评价方法，该方法首先收集交通管理部门登记的加装有GPS系统或北斗定位系统两客一危车辆数据信息，建立两客一危车辆数据集，使用两客一危车辆数据集以5s的间隔，记录数据集中两客一危车辆的行车速度，车辆位置，车辆信息相关的数据；对两客一危车辆的行驶信息进行多层综合分析评价，以判断两客一危车辆驾驶员潜在的危险驾驶倾向性；可对两客一危的车辆进行监控和管理提供了依据。为政府部门提供更加科学可靠的行业监管提供支持，进而提高道路车辆的运输效率、安全保障、应急处置和和政策决策能力。
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公开(公告)号：CN108624949B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810386669.7
申请日：2018-04-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及一种碲镁镉单晶材料的制备方法、晶体材料及其应用，制备方法包括利用高温熔融法制备碲镁镉多晶料、再利用垂直布里奇曼法进行晶体材料的生长，最后进行原位退火即得；制备原料包括：按照化学计量比，满足Cd0.95Mg0.05Te的Cd、Mg和Te为基础原料，在基础原料的基础上加入过量的Cd或者过量的Te，再掺杂In；垂直布里奇曼法的高温区的温度为1120～1150℃，低温区的温度为900～960℃，下降速率为0.5～1mm/h。本发明制备方法简单、成本低，通过控制合适的晶体生长参数，可制备出大尺寸的碲镁镉单晶，解决了现有碲镁镉单晶制备方法复杂和尺寸偏小的技术问题。同时，多晶料合成和晶体生长在一个坩埚内，避免了原料的污染。
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公开(公告)号：CN112287984A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011104273.2
申请日：2020-10-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种多维高速公路收费数据的异常检测与修复方法，包括步骤1：采集高速公路原始多维收费数据，并对高速公路原始多维收费数据进行预处理以得到多维规范之后的原始数据；步骤2：构建基于相似系数和的异常数据检测模型；步骤3：将步骤1中得到的多维规范之后的原始数据输入基于相似系数和的异常数据检测模型，通过检测得到含有异常值的多维数据；步骤4：构建基于极端梯度提升的异常数据修复模型；步骤5：将步骤3中得到的含有异常值的多维数据输入基于极端梯度提升的异常数据修复模型，实现多维数据异常修复及效果评估。本发明能够明显提升高速公路收费数据的质量与可用性，为后续的高速公路异常事件检测以及大数据统计分析工作提供良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN111861906A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010574126.5
申请日：2020-06-22
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于路面裂缝图像处理领域，公开了一种路面裂缝图像虚拟增广模型建立及图像虚拟增广方法。模型建立方法包括如下步骤：步骤1：采集路面裂缝图像，对路面裂缝图像依次进行数据质量提升和图像分割，获得真实路面裂缝图像集；步骤2：建立DCGAN生成对抗网络模型，所述DCGAN生成对抗网络模型包括生成器网络和判别器网络，所述的生成器网络和判别器网络的损失函数后设置有惩罚项；步骤3：获取随机噪声，将随机噪声和步骤1获得的真实路面裂缝图像集输入步骤2获得的DCGAN生成对抗网络模型进行训练，训练完成的模型即为路面裂缝图像虚拟增广模型。本发明有效解决了裂缝图像数据集不足的问题，很好的实现了对裂缝图像数据集的数量和多样性的增广。
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