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公开(公告)号：CN117328922B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311537970.0
申请日：2023-11-17
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提供导烟夹角气流的隧道通风排烟系统，包括导烟夹角气流提供装置、以及隧道外气流提供装置，导烟夹角气流提供装置提供的倾斜导烟气流可以引导烟雾向隧道顶部扩散，从而使烟雾沿着隧道顶在水平气流的引导下向隧道口或者排烟竖井扩散，降低烟雾对人员疏散的影响，提升隧道的排烟效率，还可以在烟雾排出隧道后改变烟雾的扩散路径，降低相邻隧道间的烟雾影响。还公开了一种提供导烟夹角气流的隧道通风排烟方法，通过测出隧道内的CO浓度数据和温度数据作出火灾判定并确定火灾位置，启动射流风机和导烟夹角气流提供装置、以及隧道外气流提供装置，并对导烟夹角气流提供装置提供的气流的角度进行实时调节。
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公开(公告)号：CN117494571A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311527861.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于微观仿真的复合高速互通立交优化布局方法，确定改扩建方式；确定辐射范围区段；建立SUMO微观仿真模型；确定目标函数指标的种类和基本变量，获取基本变量对应的实际的目标函数指标，构建输入输出样本库；确定各类目标函数指标的权重；构建多元线性回归模型；获取改扩建方案综合评价的分值函数；调整不同改扩建方案的基本变量，采用遗传算法求取基本变量的最优解。本发明可以为立体复合式高速公路改扩建方案比选提供科学、合理的定量评价与推优，从而有效保证立体复合式高速公路改扩建设计方案落实的安全性、经济性。
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公开(公告)号：CN114399908B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111508008.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及利用车载ADAS研判道路交叉口车道级排队长度的方法，包含以下步骤：持续采集ADAS本车信息；收集以ADAS车辆为圆心、以ADAS车辆覆盖距离为半径的圆内的道路交叉口的特征信息；持续采集前方邻近车辆信息；将前方邻近车辆信息和ADAS本车信息打包为一个数据帧；将数据帧组成连续数据帧；计算每个数据帧内的绝对位置变化数据和绝对速度数据；如果绝对位置变化数据小于绝对位置变化阈值，或绝对速度数据小于绝对速度阈值，则判定前方邻近车辆处于排队状态；计算各车道的排队长度；将排队长度打包成道路交叉口车道级排队长度集合。本发明从回避了道路交叉口的地形限制，打破了安装固定检测设备的各种限制；实现覆盖整个路网；成本极大降低。
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公开(公告)号：CN114333356A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111446985.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及基于视频多区域标记的道路平面交叉口交通量统计方法，包含步骤：采集道路平面交叉口视频；标定标记区域编号，得到道路平面交叉口标记区域；设置车辆检测区；创建道路平面交叉口交通量统计总表；创建标记区域车辆信息表集合；预处理；跟踪经过车辆标定操作且获得车辆编号的车辆；进出检查操作；筛选操作；将车辆信息和标记区域编号填入道路平面交叉口交通量统计总表；输出道路平面交叉口交通量统计总表。本发明提升道路平面交叉口交通量调查的工作效率，摈除主观因素对调查结果的影响；避免因提取车辆全过程行车轨迹数据而产生过多的计算资源消耗，极大降低软件实现难度。
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公开(公告)号：CN111259537A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010037298.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于VAR多元时间序列的路面性能预测方法，包括以下步骤：步骤1)，划分路段；步骤2)，选取多元路面性能指标；步骤3)，分析基于VAR的路面指标相关性影响；步骤4)，建立路面性能指标预测模型。步骤3)包括：步骤3.1)，对存在长期相关关系的路面性能指标建立VAR模型，通过方差分解分析路面性能指标之间的影响；步骤3.2)，选取对路面性能指标影响超过预设百分比数值的路面性能指标作为预测路面性能指标，其它路面性能指标筛除。本发明的基于VAR多元时间序列的路面性能预测方法应用VAR多元时间序列中针对因素间相关性的数值分析对预测性能的因素进行筛选，大大提高了路面性能预测的精确性以及应用于路面预防性养护决策时的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119380532A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411372241.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合注意力的车辆轨迹预测方法，包括数据预处理模块DPM、数据预处理模块DPM、时间特征提取模块TEM、空间特征提取模块SEM、以及轨迹预测模块TPM。本发明使用了动态的无向图进行表示，其中车辆作为节点，而边表示车辆之间的相互作用关系，为边分配权值，采样了服从正态分布的随机噪声加入状态向量，能够加强模型鲁棒性，实现准确的车辆轨迹预测。
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公开(公告)号：CN117494571B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311527861.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于微观仿真的复合高速互通立交优化布局方法，确定改扩建方式；确定辐射范围区段；建立SUMO微观仿真模型；确定目标函数指标的种类和基本变量，获取基本变量对应的实际的目标函数指标，构建输入输出样本库；确定各类目标函数指标的权重；构建多元线性回归模型；获取改扩建方案综合评价的分值函数；调整不同改扩建方案的基本变量，采用遗传算法求取基本变量的最优解。本发明可以为立体复合式高速公路改扩建方案比选提供科学、合理的定量评价与推优，从而有效保证立体复合式高速公路改扩建设计方案落实的安全性、经济性。
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公开(公告)号：CN117315576B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311232873.0
申请日：2023-09-22
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4007 , G06N3/048 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种在监控视频中识别指定人员的方法，主要通过前景增强模块抑制待识别图像的背景，提取精确的前景增强的全局特征图和前景区域；然后语义单元自适应模块对前景增强的全局特征图进行像素级的分类，得到各身体语义单元对应的局部语义特征，最后通过结构化图卷积模块学习局部语义特征间的相关性特征，获得图结构特征。本发明对遮挡具有鲁棒性，在目标身体被部分遮挡的情况下仍然能够准确识别；本发明聚焦于目标本身，不会受到背景变化的影像；本发明除对行人外观重识别，也对目标的运动姿态和随身物品也敏感，重识别准确性高。
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公开(公告)号：CN117576913B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410049307.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通组织技术领域，具体涉及一种基于网络平衡的多车道公路交织区交通分配方法及装置，该方法包括以下步骤：基于道路交织区车道汇入口、驶出口位置和车道数，在各车道上间隔预设长度对应设置换道节点，并将相邻车道的换道节点连接，以及车道内的相邻的两个换道节点连接，形成交通网络；遍历交通网络，得到在交通网络内车辆的所有可行路径；以用户均衡交通分配为基础构建交通分配模型；对可行路径进行流量分配，求解交通分配模型的最小阻抗，及对应的流量分配方案；根据流量分配方案，制定引导车辆行驶方案。能够解决现有技术中仅考虑内外幅车道的流量均衡，未考虑换道过程对阻抗及均衡的影响，会导致影响通行效率的问题。
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公开(公告)号：CN116310894B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310151602.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感的小样本小目标藏羚羊智能识别方法，通过无人机采集无人机正射影像；构建辅助集和无人机藏羚羊小样本库；构建具有上下文感知融合与对比分析的小样本深度学习模型；确定模型损失函数；利用辅助集和无人机藏羚羊小样本库对具有上下文感知融合与对比分析的小样本深度学习模型进行训练。提高小样本条件下前景以背景的区分度，提升小样本小目标条件下的藏羚羊识别精度。克服了基于无人机的藏羚羊的检测实际应用中却面临着样本稀少、目标较小、与地面背景难以区分等问题。
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