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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：CN109815859A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910023523.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低等级道路自动提取及变化分析方法，该方法能够实现道路路网的自动提取与变化分析，通过高分辨率遥感影像，对道路材质的几何、纹理、光谱特征进行样本的选择，生成数据集进行模型的训练，利用生成的模型进行道路的自动提取。基于数据模型进行道路提取，实现影像提取结果与网络数据的自动配准。设置阈值、置信区间等方式进行对比变化分析，进行融合降低数据集的生成工作。能够大幅度减少训练数据集生成工作，基于影像的道路提取结果与网络道路数据进行融合，融合结果道路数据精确度较高，根据融合结果可自动生成新的数据集，大幅度降低训练数据集的生成工作。
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公开(公告)号：CN116486268A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310499793.5
申请日：2023-05-05
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种激光点云地面滤波方法及装置，对待测区域地形图像进行聚类分析去除噪点，构建规则格网；对空白格网进行插值，得到初始地面模型；基于初始地面模型的初始格网合并得到大尺度格网；使用滑动窗口遍历所述多个格网生成特征格网；将地形分类为坡地地形和平地地形；对于坡地地形，根据二维剖面曲线拟合的方法获取阈值进行滤波；对于平地地形，根据三维布料模拟的方法获取阈值进行滤波。本发明方案通过整合不同层次的地形细节差异作为定权依据，对多尺度格网特征值进行加权计算，使其准确反映地形变化程度。将地形分类为坡地和平地，分别对两种地形进行滤波，实现了针对道路复杂地形的高精度地面滤波效果。
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公开(公告)号：CN114724362B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210295095.9
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: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹数据处理方法，包括以下步骤：S1、通过车载GPS设备采集车辆轨迹数据；S2、对车辆轨迹数据进行预处理，得到修正车辆轨迹数据；S3、将路网数据、交通要素信息和区域POI信息与修正车辆轨迹数据关联，得到地理空间数据；S4、对地理空间数据进行网格化切片，将切片与车辆轨迹点进行匹配和融合，得到车辆轨迹信息；本发明通过对车辆轨迹数据进行修正，并关联其他特征信息，构建成特征丰富的车辆轨迹信息，便于对车辆异常行驶行为进行分析和识别。
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公开(公告)号：CN114724362A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210295095.9
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: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹数据处理方法，包括以下步骤：S1、通过车载GPS设备采集车辆轨迹数据；S2、对车辆轨迹数据进行预处理，得到修正车辆轨迹数据；S3、将路网数据、交通要素信息和区域POI信息与修正车辆轨迹数据关联，得到地理空间数据；S4、对地理空间数据进行网格化切片，将切片与车辆轨迹点进行匹配和融合，得到车辆轨迹信息；本发明通过对车辆轨迹数据进行修正，并关联其他特征信息，构建成特征丰富的车辆轨迹信息，便于对车辆异常行驶行为进行分析和识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119005677A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410960097.4
申请日：2024-07-17
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: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/40
Abstract: 本发明属于航运安全技术领域，具体涉及一种基于多源数据的船员评估方法，包括如下步骤：S1：获取船员多源数据；S2：根据获得的船员多源数据对船员进行评价，包括：船员适岗性、航行经验和风险度评价；S3：对得到的在船船员的评价结果进行可视化展示，并生成在船船员画像。本发明基于船员多源数据对船员适岗性、航行经验和风险度进行评价，实现了在船船员全方位、多维度、定量化的评价，提高了船员评价的准确性；所述船员风险度基于风险类型和数量以及船员的在船驾驶时间进行计算，摒弃了传统通过船长或者部门长进行定级评价，评价方法存在主观性的问题。
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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：CN109815859B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910023523.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低等级道路自动提取及变化分析方法，该方法能够实现道路路网的自动提取与变化分析，通过高分辨率遥感影像，对道路材质的几何、纹理、光谱特征进行样本的选择，生成数据集进行模型的训练，利用生成的模型进行道路的自动提取。基于数据模型进行道路提取，实现影像提取结果与网络数据的自动配准。设置阈值、置信区间等方式进行对比变化分析，进行融合降低数据集的生成工作。能够大幅度减少训练数据集生成工作，基于影像的道路提取结果与网络道路数据进行融合，融合结果道路数据精确度较高，根据融合结果可自动生成新的数据集，大幅度降低训练数据集的生成工作。
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公开(公告)号：CN108256424A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711307240.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的高分辨率遥感图像道路提取方法，包括通过卫星或航拍器获取遥感图像；建立深度学习模型；标注部分遥感图像并得到矢量路网；在所述遥感图像以及矢量路网上采集道路以及背景样本；采用所述深度学习模型对所述道路以及背景样本进行训练；用训练得到的深度学习网络对所述遥感图像中像素进行分类并得到二值图像；将二值图像中识别出的像素值进行标识。本发明能够提高分类精度，从而识别地物信息。
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公开(公告)号：CN109190481B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810882934.0
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国交通通信信息中心
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像道路材质提取方法，该方法利用双网络结构的处理方式，克服采用单一复杂神经网络结构的部分缺陷，如深层网络结构对信息学习的潜在过拟合及不可控性问题，浅层网络对信息学习的片面性问题等，提升了道路自动提取模型的稳定性与可靠性，且具有更好的训练特性，可于多领域应用。
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