融合卫星遥感图像和数字路网的行驶车辆车道判断方法

    公开(公告)号:CN118094476A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410494074.9

    申请日:2024-04-24

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于交通控制领域,涉及一种融合卫星遥感图像和数字路网的行驶车辆车道判断方法,该方法通过融合卫星遥感图像数据和已有数字路网数据信息来判断车辆的行驶车道,当道路上车辆较多时,考虑车辆与车辆之间的相对位置信息,使用聚类分析方法捕捉车辆位置分布的特征;当道路上车辆较少时,考虑道路上车辆的位置总是最大可能分布在车道的正中间,建立相应最小误差方程,采用粒子群算法对车辆的行驶车道进行判断,该方法在无需测量车道宽度以及道路边界的情况下,在统计意义上实现车辆的行驶车道判断,这对于大范围城市道路网络交通状态感知和交通管理控制等应用领域,具有现实意义。

    卫星图像数据支持的径向基网络僵尸车监视方法

    公开(公告)号:CN118658078B

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202411046572.3

    申请日:2024-08-01

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于遥感图像数据处理、数据分析、僵尸车识别领域,涉及一种卫星图像数据支持的径向基网络僵尸车监视方法,该方法先读取卫星遥感图像车辆识别数据,标准化表示车辆属性数据;之后建立自反馈式径向基函数神经网络,自反馈式径向基函数神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,输入层包括多个输入单元,隐藏层包括多个隐藏单元,输出层包括多个输出单元,输入单元与输出单元一一对应,输出单元输出的第t‑1期数据反馈至与其对应的隐藏单元,用于第t期卫星图像数据的识别;利用自反馈式径向基函数神经网络实现对城市大范围僵尸车的多期卫星图像滚动式连续监视,以达到僵尸车自动识别和动态监视的效果。

    一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法

    公开(公告)号:CN118172683A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410559694.6

    申请日:2024-05-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法,属于遥感卫星图像深度识别领域。本发明描述的基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法采用YOLOv5算法,具体步骤包括遥感卫星图像预处理、训练集创建、模型训练、车辆识别以及结果筛选和输出五个步骤,最终输出车辆类型、车辆尺寸和车辆形心坐标信息。从而实现了基于遥感卫星图像的大范围、高效率、高精度的车辆识别。解决了现有技术检测范围局限于道路某横段面或交叉口,检测效率低,检测范围有限,无法实现大范围区域内所有车辆的同时性全体检测等问题。为大范围区域内的交通状态判别、管控方案优化、动静态交通基础设施规划等提供数据基础,促进运输效率提高、交通拥堵缓解和能耗碳排降低。

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