一种基于线阵图像的道路病害检测方法及装置

    公开(公告)号:CN118279241A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410239106.0

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于线阵图像的道路病害检测方法及装置。应用于道路病害检测技术领域,所述方法包括:采集道路线阵图像数据;将训练后的道路病害检测模型打包为ONNX格式的检测文件;将所述道路线阵图像数据输入至所述ONNX格式的检测文件进行图像检测,得到道路病害检测结果;以及计算病害的影响面积。以此方式,本公开在车载路况检测过程中,可以自动对水泥路面的裂缝、破碎板和坑洞,以及沥青路面的横纵向裂缝、网裂和坑槽等病害实时自动检测,有效提升了模型的检测精度,推理速度快,同时得到的检测模型打包为ONNX文件便于部署,并且自动计算影响面积,为自动路面破损分析提供了初始数据,节省了人工。

    车辆非法停驻点识别及拥堵预测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116824868B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311103554.X

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本公开的实施例提供了车辆非法停驻点识别及拥堵预测方法、装置、设备及介质,应用于大数据交通管理技术领域。所述方法包括获取目标时间段内的目标区域内所有的停驻点、停驻点坐标、停驻时间、POI信息和路网信息;根据预设停驻时长和停驻时间将停驻点分为长停驻点和短停驻点;根据长停驻点的坐标和POI数据,确定非法停驻点;基于路网数据,将目标区域内的路网与短停驻点绑定,得到路段停驻密度序列后,输入预先构建的Transformer模型,输出下一时间段的停驻点密度,得到对应路段的道路拥堵预测结果,生成交通管理策略。以此方式,能够有效区分不同停驻状态与不同停驻位置的数据,便于针(56)对比文件周洋;杨超.基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究.交通运输系统工程与信息.2018,(第04期),第88-95页.

    基于公路线性特征的风险区划分析方法和装置

    公开(公告)号:CN117057672A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311302769.4

    申请日:2023-10-10

    Abstract: 本公开的实施例提供了基于公路线性特征的风险区划分析方法和装置,应用于交通安全风险评估技术领域。所述方法包括:将公路灾害历史数据和公路承灾体普查成果数据进行等级化、数值化处理,从而完成风险因子量化标准建立;将公路附近的历史灾毁点、风险普查点,根据点位坐标,映射到地理格网系统中;通过多级地理格网技术建立上下层多尺度空间关联,历史灾毁因子和风险普查因子整合在多尺度单元格中,计算出格网整体的风险指数,用于表达格网内地理空间的综合风险程度;将格网风险指数匹配到各个路线矢量上,从而实现基于公路线性特征的风险区划分析。

    路段流量预测方法、装置、设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN116824870A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202311111666.X

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本公开的实施例提供了路段流量预测方法、装置、设备以及存储介质,应用于大数据交通管理技术领域。所述方法包括获取车辆的行驶数据;其中,所述行驶数据是由边缘计算节点根据路网数据与车辆移动产生的GPS点位数据得到的;基于所述行驶数据和预设的时间窗口,得到道路交通流量;根据所述道路交通流量和预先设置的路面属性量化值,构建交通流增广矩阵;对所述交通流增广矩阵进行卷积机制处理,得到交通流输入序列;将所述交通流输入序列输入预先构建的路段流量预测模型,输出交通流状况预测结果。以此方式,使车辆GPS轨迹数据的清洗与提取在边缘端完成,降低了数据中台的存储与处理压力,并为交通流赋予路面属性特征,提高了交通流预测的准确性。

    一种光照不均匀图像的矫正方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN112053300A

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN202010902835.1

    申请日:2020-09-01

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种光照不均匀图像的矫正方法、装置和设备。所述方法包括将待处理图像转换成灰度图,并将灰度图切分出一图像块,所述图像块中包括N*M个像素点;计算图像块中每个像素点在0度、90度、180度、‑90度四个方向的梯度值,并根据梯度值计算四个方向的特征值;计算每个像素点的像素值与四个方向的特征值的距离,并用距离中的最小值替换所述像素值,得到噪声图像;将待处理图像减去特征均值化处理后的噪声图像,得到矫正后的图像。以此方式,能够准确的记录光照分布点,将光照不均匀部分去掉,利用了每个像素的梯度及邻域像素值求取特征,最大限度的保存图像的细节及边缘特征,将背景与前景目标区分开,且不容易使图像锐化。

    车辆非法停驻点识别及拥堵预测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116824868A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202311103554.X

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本公开的实施例提供了车辆非法停驻点识别及拥堵预测方法、装置、设备及介质,应用于大数据交通管理技术领域。所述方法包括获取目标时间段内的目标区域内所有的停驻点、停驻点坐标、停驻时间、POI信息和路网信息;根据预设停驻时长和停驻时间将停驻点分为长停驻点和短停驻点;根据长停驻点的坐标和POI数据,确定非法停驻点;基于路网数据,将目标区域内的路网与短停驻点绑定,得到路段停驻密度序列后,输入预先构建的Transformer模型,输出下一时间段的停驻点密度,得到对应路段的道路拥堵预测结果,生成交通管理策略。以此方式,能够有效区分不同停驻状态与不同停驻位置的数据,便于针对性处理,结合Transformer分析道路拥堵状况,提高城市道路拥堵状况的预测能力。

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