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公开(公告)号：CN111292356B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010105840.X
申请日：2020-02-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种运动轨迹与道路的匹配方法及装置，该方法包括：对第一运动轨迹以及所述道路进行编码，以生成所述第一运动轨迹的编码序列以及所述道路的编码序列；根据所述第一运动轨迹的编码序列的精度、所述道路的编码序列的精度对所述第一运动轨迹的编码序列以及所述道路的编码序列进行分级，以生成分级结果；基于所述分级结果，计算所述第一运动轨迹与所述道路的相似度；根据所述相似度将所述第一运动轨迹与所述道路进行匹配，所述道路包括第二运动轨迹。本发明能够提供一种具有对轨迹定位精度及路网结构数据要求低，高效且快速的运动轨迹与道路的匹配方法。
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公开(公告)号：CN113340392A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110834201.1
申请日：2021-07-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加速度传感器的车辆载重检测方法及装置，基于加速度传感器的车辆载重检测方法包括：根据车辆的GPS定位数据以及三维加速度数据建立车辆的类型数据库、行驶状态数据库以及加速度模型；根据所述类型数据库、所述行驶状态数据库以及加速度模型建立不同类型、不同行驶状态车辆的参数数据库；根据所述参数数据库以及目标车辆的行驶数据检测目标车辆的载重。本发明能够在车辆行驶过程中实现实时测重，一方面可以提升高速通行效率；另一方面，通过将振动传感器安装在车辆上，可使不同的地区基于同一设备进行重量的估计，避免了测重设备不同导致的误差，有助于有关部门实现对车重的统一监管。
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公开(公告)号：CN113340392B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110834201.1
申请日：2021-07-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加速度传感器的车辆载重检测方法及装置，基于加速度传感器的车辆载重检测方法包括：根据车辆的GPS定位数据以及三维加速度数据建立车辆的类型数据库、行驶状态数据库以及加速度模型；根据所述类型数据库、所述行驶状态数据库以及加速度模型建立不同类型、不同行驶状态车辆的参数数据库；根据所述参数数据库以及目标车辆的行驶数据检测目标车辆的载重。本发明能够在车辆行驶过程中实现实时测重，一方面可以提升高速通行效率；另一方面，通过将振动传感器安装在车辆上，可使不同的地区基于同一设备进行重量的估计，避免了测重设备不同导致的误差，有助于有关部门实现对车重的统一监管。
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公开(公告)号：CN110956655B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201911249403.9
申请日：2019-12-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目图像的稠密深度估计方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建多尺度混合深度神经网络结构，并对多尺度混合深度神经网络的网络参数进行初始化；2)对训练数据图像和测试图像进行数据预处理，生成训练数据和测试数据；3)利用步骤2)中的训练数据对构建的多尺度混合深度神经网络结构进行训练，得到训练后模型，保存训练后模型的参数；4)采用训练后模型对测试数据进行检测，得到测试图像的深度值。本发明可以广泛应用于单目图像的稠密深度估计领域。
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公开(公告)号：CN111504436B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010305317.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 清华大学
IPC: G01G19/03 , G01M17/007 , G01C5/00 , G01B5/28 , G07B15/06
Abstract: 本发明提供了一种基于车辆振动数据的车辆载荷及道路路况监测方法及装置，该方法包括：根据预建立的车辆振动模型确定车辆的无阻尼自由振动影响因素以及受迫振动频率的影响因素；通过振动传感器实时采集车辆行驶过程中的参数；根据所述影响因素以及所述参数监测车辆载荷以及道路路况。本发明可以在不影响车辆的正常行驶的情况下，实时监测车辆悬挂重量；另外，本发明可实时检测路面的沉降不均，并标记该位置，以使有关部门基于标记的位置能够及时对道路进行维护管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112037513B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010902854.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采集影响交通事故的相关数据并提取各类数据的特征；步骤2：将采集的相关数据的特征作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路结构属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；步骤4：建立可视化展示平台，用于对不同区域的实时交通安全指数进行展示。本发明可以广泛应用于交通安全评价领域。
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公开(公告)号：CN111292356A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010105840.X
申请日：2020-02-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种运动轨迹与道路的匹配方法及装置，该方法包括：对第一运动轨迹以及所述道路进行编码，以生成所述第一运动轨迹的编码序列以及所述道路的编码序列；根据所述第一运动轨迹的编码序列的精度、所述道路的编码序列的精度对所述第一运动轨迹的编码序列以及所述道路的编码序列进行分级，以生成分级结果；基于所述分级结果，计算所述第一运动轨迹与所述道路的相似度；根据所述相似度将所述第一运动轨迹与所述道路进行匹配，所述道路包括第二运动轨迹。本发明能够提供一种具有对轨迹定位精度及路网结构数据要求低，高效且快速的运动轨迹与道路的匹配方法。
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公开(公告)号：CN112037513A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010902854.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采集影响交通事故的相关数据并提取各类数据的特征；步骤2：将采集的相关数据的特征作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路结构属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；步骤4：建立可视化展示平台，用于对不同区域的实时交通安全指数进行展示。本发明可以广泛应用于交通安全评价领域。
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公开(公告)号：CN111504436A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010305317.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 清华大学
IPC: G01G19/03 , G01M17/007 , G01C5/00 , G01B5/28 , G07B15/06
Abstract: 本发明提供了一种基于车辆振动数据的车辆载荷及道路路况监测方法及装置，该方法包括：根据预建立的车辆振动模型确定车辆的无阻尼自由振动影响因素以及受迫振动频率的影响因素；通过振动传感器实时采集车辆行驶过程中的参数；根据所述影响因素以及所述参数监测车辆载荷以及道路路况。本发明可以在不影响车辆的正常行驶的情况下，实时监测车辆悬挂重量；另外，本发明可实时检测路面的沉降不均，并标记该位置，以使有关部门基于标记的位置能够及时对道路进行维护管理。
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公开(公告)号：CN110956655A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911249403.9
申请日：2019-12-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目图像的稠密深度估计方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建多尺度混合深度神经网络结构，并对多尺度混合深度神经网络的网络参数进行初始化；2)对训练数据图像和测试图像进行数据预处理，生成训练数据和测试数据；3)利用步骤2)中的训练数据对构建的多尺度混合深度神经网络结构进行训练，得到训练后模型，保存训练后模型的参数；4)采用训练后模型对测试数据进行检测，得到测试图像的深度值。本发明可以广泛应用于单目图像的稠密深度估计领域。
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