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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：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：CN111275971A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010100804.4
申请日：2020-02-18
Applicant: 山西交通控股集团有限公司 , 山西省高速公路集团有限责任公司 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高速公路交通流量预测方法，该方法包括采集预设时长内高速公路路段的交通信息数据；将采集的交通信息数据转换为相对应的路段交通量数据；将路段交通量数据按时间和空间分布得到路段交通量矩阵；通过路段交通量矩阵以及LSTM方法对交通流时空特征进行提取并建立模型；利用注意力模型捕获前一步得到的时空交通量关键特征，采用单层全连接神经网络对未来交通量进行预测。本发明基于注意力机制构造网络的深度，实现交通数据中关键部分的特征的自适应关注，并将其特征提取出来，从而对未来高速公路交通流量预测，该模型与现有的LSTM和其他预测方法相比，可以更精确的预测未来高速公路交通流量。
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