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公开(公告)号：CN119188003A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411617843.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 重庆交通大学 , 中铁开发投资集团有限公司 , 四川省交通建设集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种钢管节段高精度组拼定位方法及装置，包括：获取组拼节段的所有弦杆的端口圆心坐标；根据端口圆心坐标，确定弦杆的位置偏差；调整弦杆的端口，使得弦杆的定位误差满足设定要求；焊接横撑、斜撑和腹杆，使当前制造节段初步成型；对当前制造节段的弦杆内法兰进行定位；根据定位好的弦杆内法兰对法兰进行固定。本发明能够快速控制杆件组拼时的精准下料和管口定位，从而保证了主拱最终的成桥线形精度。
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公开(公告)号：CN118230246A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410421646.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/94
Abstract: 本发明涉及一种基于视频图像的道路路面积水区域检测系统及方法，属于道路积水检测领域。该系统包括积水区域检测系统、控制模块、相机模块、通信模块、电子水尺、程序调试接口、存储模块、显示屏和供电模块；所述控制模块分别与相机模块、通信模块、电子水尺、程序调试接口、存储模块、显示屏和供电模块信号连接；本发明可对道路路面积水区域进行精确识别出积水面积及深度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117711090A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311749492.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市佰强科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种车辆高速运动参数采集方法，属于车辆运动参数采集领域，包括以下步骤：S1：在不同时间内控制不同高清摄像头对车辆拍摄工作，通过顺时差分成像方法获取具有微小时间差连续帧的车辆所在路面细节图像；S2：利用对路面图像细节在差分时间内偏移量的识别与匹配，结合标定参数、间隔时间和拍摄高度计算车辆相对于路面的运动速度、方向、横摆角；S3：将步骤S2得到的参数融合陀螺仪、加速度计、磁力计和GNSS得到车辆完整的运动参数。本发明还提供一种车辆高速运动参数采集装置。
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公开(公告)号：CN116879571A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310845337.1
申请日：2023-07-11
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市佰强科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于外极面图像的车速检测方法，属于自动驾驶领域。该方法包括：S1：定期捕获车辆前方道路的图像，获取时空间距离图像；S2：将获得的时空间距离图像的曲线簇面划分为若干部分；S3：获取的各个部分对应的曲线；S4：通过对其解析微分得到各个部分的速度曲线；S5：全区间速度曲线的生成，根据特征点的位移量，计算出车辆速度。本发明基于视觉运动学原理，利用车载摄像头以及距离传感器获取的图像，通过观测图像中特征点的运动情况计算出车辆的速度。与现有的基于物理传感器的速度检测方法相比，该方法成本更低，但原理简单，精度也较高。该方法可以单独使用，也可以与其他传感器的数据结合，提高检测精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN116878500A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310845318.9
申请日：2023-07-11
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市佰强科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种车辆实时运动姿态高精度检测方法，属于自动驾驶领域。首先用第一个状态矢量的测量值来刷新所有的预测值和实际测量值，并用这些值来预测下一个的位置；对于没有定位数据输出的时刻，用有数据输出时刻估计的线性和二次预测系数外推定位数据，并进行凸线性联合预测得到没有输出数据时的定位数据；对于有定位数据输出的时刻，用有数据输出时刻估计的线性和二次预测系数，并进行凸线性联合预测得到有输出数据时的定位数据。本发明利用军工级高精度陀螺仪和加速度计输出数据，再结合GNSS输出数据，基于卡尔曼滤波器不断修正数据、实时输出精准数据，达到低成本高精度的效果，并且该方法比其他扩展的卡尔曼滤波器的方法更容易实现。
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公开(公告)号：CN119358717A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411133967.7
申请日：2024-08-19
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆物流集团数字科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/25 , G06N3/092 , G06F18/2113 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了面向特殊事件的客运枢纽客流预测方法及系统，涉及信息化技术领域。本发明通过筛选整合事件属性数据、历史客流数据、天气数据等多源异构数据，系统地提取出关键性特征，更加全面地了解影响客流变化的各种因素，为预测模型提供更加丰富的输入信息。其次，利用深度学习算法，自动学习不同数据源之间的复杂关系，无需针对各类枢纽手动设计不同预测模型，端到端的捕捉各类枢纽客流的非线性变化和时空特性。最后，通过多源数据融合，构建出更加鲁棒和可靠的预测模型，提高预测的准确性和稳定性，为交通管理部门提供更加科学、便捷的决策支持。
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公开(公告)号：CN117990871A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311782094.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市生态环境科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种多参数水质提升智能检测及控制系统，属于水质检测领域，包括多参数传感器、数据采集模块、综合评判模块、智能控制模块、继电器、多个药液泵；所述多参数传感器用于实时采集多种水质特征参数；所述数据采集模块用于将多参数传感器采集的数据汇总并进行预处理；所述综合评判模块用于通过预处理后的水质特征参数，通过自动编码器模型标记重构误差超出阈值的数据，使用SHAP解释自编码器并计算被标记数据中各数据特征的重要性，确定最终的异常参数；所述多个药液泵里分别装有处理不同水质问题的药液；所述智能控制模块根据确定的异常参数类型，通过控制继电器开关打开对应的药液泵，从而对存在不同异常的水质进行处理。
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