公开(公告)号：CN114418000A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210064145.2

申请日：2022-01-20

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 张兵 ,  朱洪波 ,  宋伟东 ,  戴激光 ,  蓝歆玫

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T5/40 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应感知机的遥感影像智能解译方法及系统，涉及深度学习在遥感影像目标解译技术领域，其中方法包括：在遥感影像智能解译时，对其进行预处理；构建基于局部阈值的自适应感知机；确定阈值范围及感知机权重；根据自适应感知机与改进UNet模型确定解译网络结构；依据前述网络结构与改进UNet遥感智能解译模型，采用自训练迭代方式求取目标地物特征。本发明解决了现有UNet模型结构单一、参数复杂、解译时间长的问题，增加了不同阈值条件下的UNet模型适用范围、解译速度和灵活程度。

公开(公告)号：CN114359864A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111613471.6

申请日：2021-12-27

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 宋伟东 ,  朱洪波 ,  张在岩

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06F16/51 ,  G06F16/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于正射影像的路面病害检测方法、系统及可存储介质，属于路面病害检测技术领域，包括：获取实测路面正射影像，组成路面病害基准影像数据库，并进行预处理；对路面病害基准影像数据库中的病害数据进行分类，根据预处理结果以及分类结果组成路面病害基准数据集；构建YOLOv5深度学习网络模型，将YOLOv5深度学习网络模型在路面病害基准数据集上进行集成训练，获得多个不同尺度的最佳训练权重模型基于不同尺度的最佳训练权重模型对实测路面正射影像进行集成检测，得到检测结果，实现路面病害实时检测。本发明解决了现有路面检测系统运算时间长、检测类型有限的问题，能在公路质检工作中对公路进行全类型、高精度、快速检测。

公开(公告)号：CN113793517A

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202111088683.7

申请日：2021-09-16

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 张媛媛 ,  宋伟东 ,  代鹏

IPC: G08G1/081 ,  G08G1/01 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明提供一种智能车路协同无控交叉口左转车通行引导方法，涉及智能交通系统中车路协同与安全控制技术领域。该方法首先采集自身车辆的位置和速度信息，实时检测交叉口通信区域内各车道车辆数量与慢行交通信息，确定冲突区域；再统计与左转车冲突车流的通行权；并根据车载单元与路侧单元、车载单元与车载单元之间交互的信息，计算左转车与机动车通行可穿越空档时间、左转车通行加速度；左转车与非机动车通行加速度及左转车与行人通行加速度；最后计算左转车跟随车辆的安全速度。该方法可以有效解决或缓解无控交叉口左转车通行交通安全问题，使车辆尽量在不停车的状态下通过交叉口，从而提升通行效率与舒适性。