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公开(公告)号:CN110990763B
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN201911276841.4
申请日:2019-12-12
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: 本发明提供了一种基于大气尺度因子的地表温度估算方法,首先分别基于普朗克定律和辐射传输方程实现双通道辐射能量间的函数表示以及双通道地表温度的表达式,得到修正大气廓线误差的代价函数;然后获取卫星观测辐射数据以及大气廓线产品;并从现有发射率产品中获取目标像元的平均地表发射率;再选定尺度因子代入代价函数进行大气廓线的迭代修正,并以代价函数取最小值时所对应的地表温度作为接近真值,确定大气廓线的尺度修正与地表温度的估算结果。本发明通过迭代修正的方式,实现多种观测条件下的大气水汽修正与地表温度的估算,不依赖任何经验关系,具有更高的反演稳定性和普适性,不但适用极干‑极湿大气环境,且能够在多观测角度下保证精度。
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公开(公告)号:CN111398180B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202010351859.2
申请日:2020-04-28
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明提供了一种适于热红外遥感影像的大气补偿方法,包括如下步骤:获取观测影像数据以及配套大气廓线和地表发射率光谱信息,然后进行质量控制和信息提取,再进行信息融合;选择合适的滑动窗口长度以及滑动步长,逐窗口提取相应的大气廓线信息;利用大气辐射传输模型计算各窗口位置的大气参数信息,利用线性或非线性插值的方法计算其窗口内的精细大气参数矩阵;计算窗口函数值的代价函数,然后利用代价函数逐窗口/像元计算其函数值,返回与其对应的各项大气参数,并完成大气修正过程。本发明不仅不依赖任何经验关系和特殊像元,且适用于各类常见地表和大气环境,可实现对大气温度廓线和湿度廓线的同步补偿,具有更高的普适性和实用价值。
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公开(公告)号:CN111783700A
公开(公告)日:2020-10-16
申请号:CN202010642646.5
申请日:2020-07-06
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种路面异物自动识别预警方法和系统,该方法包括以下步骤:数据采集单元通过各地灾隐患点安装摄像头获取图像信息;将获取的图像信息进行处理,增强源图后像将获取的图像信息中各类特征进行提取;通过结构相似度识别相邻时间段获取的图像信息的差异性;采用数学形态学方法简化提取的特征信息;采用YOLOv2多目标检测识别模型对获取的图像信息中异物是否为机动车辆、非机动车辆和行人进行检测。本发明通过比较图像间在空间结构上的差异同时采用YOLOv2多目标检测识别模型从而识别和检测路面落石及其他地质灾害,解决公路路面及边坡地质灾害自动识别和预测预警的问题,提高图像识别和目标检测精度。
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公开(公告)号:CN111783686A
公开(公告)日:2020-10-16
申请号:CN202010636686.9
申请日:2020-07-03
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种沥青路面健康状态监测系统和方法,该方法包括以下步骤:收集监测区域沥青道路的星载高分遥感影像数据和已有路面状态调查信息;对收集的星载高分遥感数据进行预处理,利用面向对象技术和决策树阈值方法提取道路区域影像;提取高分遥感影像中沥青路面不同老化阶段和不同病害路面的光谱特征、纹理特征和形态特征,通过特征分析构建老化和病害路面的敏感特征或特征组合;基于敏感特征或特征组合结合BP神经网络方法,构建沥青路面健康状态评估模型。本发明利用星载高分遥感影像数据,结合遥感影像处理和图像识别技术,研究沥青路面健康状态,可为公路养护部门快速提供大范围的沥青路面健康状态信息,解决传统路面监测方法检测周期长、花费高,以及无法快速获取大范围路面状况信息的问题,同时为公路养护部门制定维修计划提供依据。
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公开(公告)号:CN111783700B
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202010642646.5
申请日:2020-07-06
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V20/54 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种路面异物自动识别预警方法和系统,该方法包括以下步骤:数据采集单元通过各地灾隐患点安装摄像头获取图像信息;将获取的图像信息进行处理,增强源图后像将获取的图像信息中各类特征进行提取;通过结构相似度识别相邻时间段获取的图像信息的差异性;采用数学形态学方法简化提取的特征信息;采用YOLOv2多目标检测识别模型对获取的图像信息中异物是否为机动车辆、非机动车辆和行人进行检测。本发明通过比较图像间在空间结构上的差异同时采用YOLOv2多目标检测识别模型从而识别和检测路面落石及其他地质灾害,解决公路路面及边坡地质灾害自动识别和预测预警的问题,(56)对比文件KR 20200036079 A,2020.04.07CN 103914688 A,2014.07.09CN 109447033 A,2019.03.08CN 110443208 A,2019.11.12CN 107368890 A,2017.11.21CN 108665457 A,2018.10.16CN 110781757 A,2020.02.11CN 108256424 A,2018.07.06US 2019138829 A1,2019.05.09KR 20180058624 A,2018.06.01
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公开(公告)号:CN112308434A
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN202011213457.2
申请日:2020-11-03
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 山西交通控股集团有限公司 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本申请公开一种交通安全风险评估方法及系统,应用于基于Spring Cloud搭建的微服务系统中,其中,交通安全风险评估方法包括:建立神经网络模型;从数据库中获取所述神经网络模型的输入数据;对所述输入数据进行预处理后输入到所述神经网络模型中,设置所述神经网络模型的参数并对所述神经网络模型进行训练;接收到服务调用者的行程数据后,将所述行程数据输入到训练后的所述神经网络模型中,并将所述神经网络模型的输出结果发送给所述服务调用者,其中,所述输出结果用于表征行程的风险值。
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公开(公告)号:CN111398180A
公开(公告)日:2020-07-10
申请号:CN202010351859.2
申请日:2020-04-28
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明提供了一种适于热红外遥感影像的大气补偿方法,包括如下步骤:获取观测影像数据以及配套大气廓线和地表发射率光谱信息,然后进行质量控制和信息提取,再进行信息融合;选择合适的滑动窗口长度以及滑动步长,逐窗口提取相应的大气廓线信息;利用大气辐射传输模型计算各窗口位置的大气参数信息,利用线性或非线性插值的方法计算其窗口内的精细大气参数矩阵;计算窗口函数值的代价函数,然后利用代价函数逐窗口/像元计算其函数值,返回与其对应的各项大气参数,并完成大气修正过程。本发明不仅不依赖任何经验关系和特殊像元,且适用于各类常见地表和大气环境,可实现对大气温度廓线和湿度廓线的同步补偿,具有更高的普适性和实用价值。
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公开(公告)号:CN110990763A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911276841.4
申请日:2019-12-12
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: 本发明提供了一种基于大气尺度因子的地表温度估算方法,首先分别基于普朗克定律和辐射传输方程实现双通道辐射能量间的函数表示以及双通道地表温度的表达式,得到修正大气廓线误差的代价函数;然后获取卫星观测辐射数据以及大气廓线产品;并从现有发射率产品中获取目标像元的平均地表发射率;再选定尺度因子代入代价函数进行大气廓线的迭代修正,并以代价函数取最小值时所对应的地表温度作为接近真值,确定大气廓线的尺度修正与地表温度的估算结果。本发明通过迭代修正的方式,实现多种观测条件下的大气水汽修正与地表温度的估算,不依赖任何经验关系,具有更高的反演稳定性和普适性,不但适用极干-极湿大气环境,且能够在多观测角度下保证精度。
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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: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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