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公开(公告)号：CN119152450B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594889.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于无人机和数据融合的复杂场景交通网络拥堵识别方法，属于交通网络拥堵识别技术领域。解决了现有技术中传统的交通拥堵识别方法识别效率较低且难以适用于复杂交通场景的问题；本发明采集复杂交通场景下的可见光图像和红外图像，进行图像特征提取与匹配，得到融合后的图像；构建数据集，将数据集输入到建立的基础模型、辅助模型和强化模型中进行训练，融合三种模型的损失函数，采用总体损失函数对三种模型进行训练，得到最优模型；通过调整增强系数，优化最优模型，得到的准确率最大的最优模型即最终的最优模型，由其输出拥堵区域定位。本发明有效提升了交通网络拥堵识别模型的识别性能，可以应用于复杂场景交通网络拥堵识别。
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公开(公告)号：CN119091401B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411594931.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/17 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种交通行业无人机未来交通量与能源消耗预测方法，属于空中交通规划技术领域。解决了现有技术中传统的无人机交通监测方法未涉及考虑多种影响因素预测无人机交通量的问题；本发明构建交通运输行业中无人机未来交通量影响指标体系，得到影响指标对应的元素矩阵，输入到无人机未来交通量预测模型进行训练，输出预估无人机交通量；建立无人机能源消耗影响因素对应的元素矩阵，基于功率传感器的采集功率数据，得到无人机飞行能源消耗元素矩阵；构建无人机能源消耗计算模型，输出无人机的预估单位时间能源消耗，结合预估无人机交通量，得到未来无人机交通量下的能源消耗。本发明有效提升了空中交通安全，可以应用于预测无人机交通量。
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公开(公告)号：CN119091262A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411594918.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 道路内部脱空发育状态预警方法、电子设备及存储介质，属于道路内部监测技术领域。为解决道路内部脱空进行及时、准确的预警，本发明包括采用三维探地雷达采集道路内部图像，对采集的图像进行标注，得到用于道路内部脱空识别的数据集，构建道路内部脱空识别模型，构建道路内部脱空识别的基础模型、辅助模型与第一强化模型、第二强化模型之间的损失函数，构建总体损失函数；利用道路内部脱空识别的数据集对道路内部脱空识别的基础模型、辅助模型与第一强化模型、第二强化模型进行训练，得到训练好的道路内部脱空识别的基础模型作为道路内部脱空智能识别模型；构建基于道路内部脱空智能识别模型的数字孪生模型；建立道路内部脱空发育状态预警方法。
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公开(公告)号：CN119107817B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594925.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/017 , G08G1/052 , G08G1/056 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机和车辆行驶状态的交通拥堵预测方法，属于交通拥堵预测技术领域。解决了现有技术中传统的交通拥堵预测方法难以实现覆盖广泛区域的、实时性较高的交通拥堵预测的问题；本发明采集道路行驶的各类车辆图像生成图像矩阵，构建数据集，将数据集输入到建立的三种模型中进行训练，得到融合后的损失函数，根据交并比优化方法，对三种模型进行训练，将训练完成的基础模型作为最终模型，通过筛选最优模型的准确率，得到最终的最优模型，输出车辆行驶状态及类型；结合采集的早晚高峰车流量统计信息，进行交通拥堵预测，得到预测的易拥堵路段结果。本发明实现了较为全面的交通拥堵预测，可以应用于预测交通状况。
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公开(公告)号：CN119091402B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411595000.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警方法，属于交通监测和安全预警技术领域。解决了现有技术中传统的交通路况监测方法未涉及针对危化品车辆的快速智能识别和安全预警的问题；本发明采集道路行驶的车辆图像生成图像矩阵，构建数据集，将数据集输入到三种模型中进行训练，得到训练完毕的三种模型；根据交并比优化方法，更新优化训练完毕的三种模型，得到最终的最优模型，输出危化品车辆的行驶状态；通过引入参数对预测危化品车辆的行驶状态进行更新，得到更新后的危化品车辆的行驶状态，根据设定的距离安全阈值，得到危化品车辆的预警结果。本发明实现了针对交通路况中危化品车辆的识别和安全预警，可以应用于交通安全预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131639A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411594981.7
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机采集图像的桥梁主梁露筋成因分析方法，属于桥梁露筋成因分析技术领域。解决了现有技术中传统的桥梁主梁露筋检测方法识别效率低且未对露筋原因进行针对性分析的问题；本发明根据无人机参数信息和操作信息，规划无人机最短飞行路径；采集桥梁主梁图像生成图像矩阵，对其进行图像质量增强，得到新的图像矩阵；结合病害信息，构建数据集，建立并训练三种模型，融合损失函数，得到融合后的损失函数；将训练完成的基础模型作为最终模型，输出最终的主梁露筋识别结果；通过主梁露筋成因指标，分析主梁露筋成因，得到主梁露筋的主要成因。本发明有效提升了基础模型对主梁露筋的识别性能，可以应用于桥梁维修检测。
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公开(公告)号：CN119107817A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411594925.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/017 , G08G1/052 , G08G1/056 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机和车辆行驶状态的交通拥堵预测方法，属于交通拥堵预测技术领域。解决了现有技术中传统的交通拥堵预测方法难以实现覆盖广泛区域的、实时性较高的交通拥堵预测的问题；本发明采集道路行驶的各类车辆图像生成图像矩阵，构建数据集，将数据集输入到建立的三种模型中进行训练，得到融合后的损失函数，根据交并比优化方法，对三种模型进行训练，将训练完成的基础模型作为最终模型，通过筛选最优模型的准确率，得到最终的最优模型，输出车辆行驶状态及类型；结合采集的早晚高峰车流量统计信息，进行交通拥堵预测，得到预测的易拥堵路段结果。本发明实现了较为全面的交通拥堵预测，可以应用于预测交通状况。
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公开(公告)号：CN119091262B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411594918.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 道路内部脱空发育状态预警方法、电子设备及存储介质，属于道路内部监测技术领域。为解决道路内部脱空进行及时、准确的预警，本发明包括采用三维探地雷达采集道路内部图像，对采集的图像进行标注，得到用于道路内部脱空识别的数据集，构建道路内部脱空识别模型，构建道路内部脱空识别的基础模型、辅助模型与第一强化模型、第二强化模型之间的损失函数，构建总体损失函数；利用道路内部脱空识别的数据集对道路内部脱空识别的基础模型、辅助模型与第一强化模型、第二强化模型进行训练，得到训练好的道路内部脱空识别的基础模型作为道路内部脱空智能识别模型；构建基于道路内部脱空智能识别模型的数字孪生模型；建立道路内部脱空发育状态预警方法。
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公开(公告)号：CN119152450A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411594889.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于无人机和数据融合的复杂场景交通网络拥堵识别方法，属于交通网络拥堵识别技术领域。解决了现有技术中传统的交通拥堵识别方法识别效率较低且难以适用于复杂交通场景的问题；本发明采集复杂交通场景下的可见光图像和红外图像，进行图像特征提取与匹配，得到融合后的图像；构建数据集，将数据集输入到建立的基础模型、辅助模型和强化模型中进行训练，融合三种模型的损失函数，采用总体损失函数对三种模型进行训练，得到最优模型；通过调整增强系数，优化最优模型，得到的准确率最大的最优模型即最终的最优模型，由其输出拥堵区域定位。本发明有效提升了交通网络拥堵识别模型的识别性能，可以应用于复杂场景交通网络拥堵识别。
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公开(公告)号：CN119131512A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411594907.5
申请日：2024-11-11
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/774
Abstract: 一种采用数字孪生技术的路面裂缝实时检测与分类方法，属于城市智能运营维护技术领域。为了对路面裂缝实时检测与分类，本发明对采集的图像矩阵进行图像质量增强处理，得到质量增强的图像矩阵；对质量增强的图像矩阵进行图像像素更新，得到像素更新的图像矩阵，保存为像素更新的路面图像；挑选出全部包括裂缝、剥落、坑槽、拥包病害的图像，进行标注，得到用于路面裂缝实时检测的数据集；构建一种综合多模型特征的路面裂缝快速识别方法；基于一种综合多模型特征的路面裂缝快速识别方法构建道路数字孪生模型；基于得到的道路数字孪生模型，建立路面路面裂缝分类方法。本发明提高道路修复的针对性和有效性，延长道路使用寿命，减少道路维护的总成本。
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