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公开(公告)号：CN114898290A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210521090.3
申请日：2022-05-13
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种海上船舶实时检测方法及系统，该方法获取船载实时视频图像，利用船舶区域提取算法对视频的当前帧图像进行检测；当在当前帧图像中检测到船舶目标时，提取船舶的前景图像；将提取得到的船舶前景图像作为输入，利用改进的YOLOv3模型进行海上船舶的实时检测。本发明提出的方案中，加入感兴趣区域提取过程可以提高整体算法的检测速度，保证实时性，节省计算机资源；改进的YOLOv3模型可以进一步在保证实时性的基础上提高检测精度，保证检测效果。
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公开(公告)号：CN114724121A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210295111.4
申请日：2022-03-23
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为预测方法，包括以下步骤：S1：采集车辆行驶数据，进行预处理，并将其划分为训练集和测试集；S2：基于训练集和测试集，利用深度自编码器提取行为特征向量；S3：提取车辆行驶的POI特征向量；S4：根据行为特征向量与POI特征向量，进行驾驶行为预测。在本发明中，首先利用车辆轨迹进行了驾驶行为偏好特征的提取，然后在融合多源地理空间信息的基础上，实现了基于MC‑Dropout的短时驾驶行为(速度)预测以及针对预测结果的不确定性分析。
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公开(公告)号：CN111539363A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010352541.6
申请日：2020-04-28
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
Abstract: 本发明公开了一种公路落石识别分析方法，该方法包括建立U-net深度学习网络模型，对训练样本数据进行训练；通过模型对公路路面区域进行道路面状区域的提取；采用object_detection算法将道路面状区域的提取情况进行识别；将识别完成的道路面状区域进行图像区域分类，得到像素级分类结果，并对不同类型目标进行不同颜色标注；将识别的数据分别通过灰度图转换、图像高斯平滑、车道线边缘检测、霍夫转换和线条提取进行道路车道线的识别。本发明通过利用object_detection算法，车道线识别算法分别得到车辆、行人、落石以及道路车道线的像素坐标值，分析得出公路路面落石所处位置、所处车道线位置以及所占路面面积的大小。
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公开(公告)号：CN119182448A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411295147.8
申请日：2024-09-15
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
Abstract: 本发明公开了一种下行链路卫星资源调度方法及系统，分析数据包传输过程中数据包有效服务决策变量与时隙资源分配相关的决策变量的关系，构建数据包传输过程中与Link ID、信道和DC通道选择相关的决策变量之间的关联约束；分析数据包传输与有效服务决策变量之间的关系，构建Link ID、信道选择与有效服务决策变量的非线性关联约束；分析资源分配方案与数据包传输优化目标之间的联系，构建以系统吞吐量、带宽资源利用率和业务接收率为目标的面向VDE‑SAT的下行链路卫星资源优化调度模型。本发明提出的方案中，考虑VDES系统的特性，建立VDE‑SAT的下行链路卫星时隙资源分配优化模型，优化下行链路完整数据包的Link ID、信道和DC通道分配方法，提高分配方案的合理性。
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公开(公告)号：CN118966934A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411029810.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 赤湾通信卫星应用技术(深圳)有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06F21/57 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于基于区块链的港口管理技术领域，具体涉及一种基于区块链技术的港口运营效率优化方法，包括如下步骤：对港口货物进出口典型业务进行业务流程、相关参与主体以及信息数据进行分析；基于区块链技术构建港口运营管理的信息共享平台，所述信息共享平台访问并存储所述相关参与主体的信息和服务；基于构建的信息共享平台对单相关方和多相关方的应用案例进行分析得到应对策略。本发明提供的方法能够有效减少船舶在港停留时间，提高码头运营效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115412158B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211028644.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种甚高频数据交换系统跨卫星通信网络系统及实现方法，适用于VDES卫星系统，包括一个注册中心、若干卫星地面站、若干个卫星以及若干艘船舶，其中，每艘船舶分配使用唯一的MMSI码，并根据自身位置注册在距离最近的卫星下；注册中心与每个卫星地面站联网，存储全部卫星信息以及注册在相应卫星下的全部船舶的MMSI码；通过所述船舶的MMSI码，唯一识别所述船舶。本发明提出的方案通过注册中心将全部卫星地面站数据及卫星覆盖范围下船舶数据保存起来，大幅度降低了组网的难度和寻找目标的难度。形成了一个以注册中心为核心的组网方案，将跨卫星通信的流程简化为船舶‑卫星‑注册中心‑卫星‑船舶的简单流程。
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公开(公告)号：CN116665055A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310640315.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的海上雾天小目标检测方法及装置，根据船舶图像采集制作船舶图像数据库；根据船舶图像数据库中采集数据与船舶图像划分训练集；根据训练集训练改进的YOLOv3模型，得到海上小目标船舶检测模型；根据海上雾图与去雾图训练海上去雾模型；获取船载视频图像，根据所述海上去雾模型进行去雾处理，得到去雾图像；根据所述海上小目标船舶检测模型对所述去雾图像进行识别处理，得到检测结果。本发明方案采用海上雾天场景去雾模型实现了图像去雾，采用深度学习方法实现了小目标船舶的检测，提高了恶劣气象条件下小目标船舶的检测准确率。
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公开(公告)号：CN115412158A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211028644.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种甚高频数据交换系统跨卫星通信网络系统及实现方法，适用于VDES卫星系统，包括一个注册中心、若干卫星地面站、若干个卫星以及若干艘船舶，其中，每艘船舶分配使用唯一的MMSI码，并根据自身位置注册在距离最近的卫星下；注册中心与每个卫星地面站联网，存储全部卫星信息以及注册在相应卫星下的全部船舶的MMSI码；通过所述船舶的MMSI码，唯一识别所述船舶。本发明提出的方案通过注册中心将全部卫星地面站数据及卫星覆盖范围下船舶数据保存起来，大幅度降低了组网的难度和寻找目标的难度。形成了一个以注册中心为核心的组网方案，将跨卫星通信的流程简化为船舶‑卫星‑注册中心‑卫星‑船舶的简单流程。
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公开(公告)号：CN115038091A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210533254.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 赤湾通信卫星应用技术(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种北极海上无线通信频谱感知方法及系统，该方法获取待感知的北极海上通信信号；根据线性判断分析LDA对所述待感知的北极海上通信信号构建北极海上通信频谱感知数据集；将所述极地海上通信频谱感知数据集输入非线性支持向量机SVM，训练适用于北极海上通信频谱感知的频谱分类器；根据所述频谱分类器进行频谱判断并输出分类结果。本发明提出的方案中，通过循环谱构建与噪声、衰减相关的特征向量表示信号，完成数据的提取、降维和模型训练过程，进而判断频谱的占用情况，在低信噪比的环境中依然保持较好的频谱识别效果。
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公开(公告)号：CN111523606A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010351888.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06T7/187 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种道路信息的更新方法，该方法包括：利用特征提取的方式获得道路路面的特征点；将道路类型分为水泥路、沥青路和砂石路三类，对三类的道路进行不同颜色的标注，将沥青路标记为红色，将水泥路标记为蓝色，将砂石路标记为黄色；通过手工标注数据集分别对Wordview‑3、GF‑2以及利用网络爬虫技术的网络地图进行标绘，生成大小不同的两类训练数据集；利用Deeplab、Caffe两种不同的深度学习网络模型，对大小不同的两类训练样本数据进行基于高分遥感影像道路信息提取模型的训练。本发明采用卷积神经网络进行道路信息提取，基于逆地理编码算法的互联网道路信息提取，不同数据源之间数据的融合、分析实现道路信息的快速、准确的更新。
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