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公开(公告)号：CN119399168B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411521939.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/48 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种三维多视图成像下的路面结构层病害标注方法及装置，涉及计算机图像识别技术领域。包括：将水平面视图和纵断面视图拼接，得到跨视图的二维图像；构建包含多个多层次特征融合网络和空间金字塔池化层的水平面‑纵断面特征关联标注模型；利用训练集对该模型得到训练好的特征关联标注模型。这样，通过训练好的水平面‑纵断面特征关联标注模型对病害进行自动化标注，减少人工标注的时间，提高病害标注的效率；利用跨视图的二维图像，考虑相邻水平面视图和纵断面视图间的相似病害特征关联信息，优化该模型的标注性能，且通过训练好的水平面‑纵断面特征关联标注模型对病害进行自动化标注，减少误标和漏标，提高病害标注的准确性。
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公开(公告)号：CN119399168A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411521939.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/48 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种三维多视图成像下的路面结构层病害标注方法及装置，涉及计算机图像识别技术领域。包括：将水平面视图和纵断面视图拼接，得到跨视图的二维图像；构建包含多个多层次特征融合网络和空间金字塔池化层的水平面‑纵断面特征关联标注模型；利用训练集对该模型得到训练好的特征关联标注模型。这样，通过训练好的水平面‑纵断面特征关联标注模型对病害进行自动化标注，减少人工标注的时间，提高病害标注的效率；利用跨视图的二维图像，考虑相邻水平面视图和纵断面视图间的相似病害特征关联信息，优化该模型的标注性能，且通过训练好的水平面‑纵断面特征关联标注模型对病害进行自动化标注，减少误标和漏标，提高病害标注的准确性。
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公开(公告)号：CN114898329B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210333395.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于路面感知数据智能分类的加载车行驶纠偏方法和系统，所述方法包括：获取来自足尺路面上多个高频传感器的待分类数据；根据足尺路面不同高频传感器数据特征构建自适应阈值，对处于加载过程中的传感器数据进行提取；将获得的多个压力感知数据片段进行可视化转换，获得对应的待分类图像数据；构建DCNN6卷积神经网络并对卷积神经网络进行训练；利用经训练的卷积神经网络模型获得待分类图像数据的分类结果；利用所述分类结果对车辆的驾驶轨迹进行提示。本发明可以有效解决足尺环道中的动态高频传感器数据自动分类问题，为全路域受力分析和把握车辙演变规律提供有力的数据支撑，且分类速度快、精度高，节省人力物力。
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公开(公告)号：CN112364910A
公开(公告)日：2021-02-12
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：CN118351031A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410604533.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面三维纹理点云数据缺失修复方法及装置，涉及道路交通安全技术领域，解决了点云修复精度不足的问题，该方法包括：通过三维激光传感器，获取沥青路面的原始三维纹理点云数据；对原始三维纹理点云数据进行倾斜抑制处理，得到校正后点云数据；将校正后点云数据进行去噪处理，得到去噪点云数据；利用修复模型对去噪点云数据进行修复处理，得到修复点云数据；其中，修复模型包括：判别器、生成器、判别器损失函数和生成器损失函数；实现了通过定义修复模型的损失函数，提高了网络输出对路面纹理的拟合能力，显著提升路面纹理数据的质量与可用性，为后续三维纹理表征与路面抗滑性能精准评估提供良好的数据基础。
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Patent Agency Ranking
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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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：CN119863599A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411937167.0
申请日：2024-12-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种路面三维深度模态偏差校准方法，涉及计算机图像处理技术领域，该校准方法包括数据采集与储存、浮动数据修复、行粒度偏差校准以及校准数据验证与储存；本发明通过采用高速三维结构光测量相机组件与可移动检测平台的结合，实现了路面三维深度模态的精准采集，同时，利用动态回归参数与滑动阈值区域的浮动数据修复方法，有效修复了三维深度模态中的浮动异常值，此外还提出了基于动态回归参数参考平面的行粒度偏差校准方法，对路面三维深度模态进行逐行校准，显著改善了行粒度偏差问题，本发明有效改善了数据偏差问题，为路面病害分析提供可靠数据支持，提升了路面检测的准确性和效率。
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