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公开(公告)号：CN116948510B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310899645.2
申请日：2023-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 扬州得路达交通科技有限公司
IPC: C09D175/04 , G01N3/56 , C09D7/61 , C09D5/22
Abstract: 一种无溶剂聚氨酯基磷光道路标线涂料道路标线的耐久性测试方法，它涉及道路标线涂料及其制备和评价方法。它是要解决现有的环氧树脂基磷光道路标线对环境危害大、耐久性差的技术问题。本发明的道路标线涂料由A、B双组分无溶剂聚氨酯、磷光粉、钛白粉、重质碳酸钙和助剂组成；其中助剂为防沉降剂、光稳定剂、消泡剂和硅烷偶联剂；制法：将A组分与除B组分之外的其它材料分散均匀，再与B组分分散均匀，得到涂料；通过加速磨耗试验对磷光道路标线与对照的耐久性已知的道路标线进行磨耗试验，通过衰退率为68％时的磨耗时间对比，得到磷光道路标线涂料标线的使用寿命。本涂料工艺简单、夜间视认性好、耐久性好、环保，可用于公路领域。
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公开(公告)号：CN117173618B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311147890.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于多特征感知的Faster R‑CNN的探地雷达空洞目标识别方法，涉及一种探地雷达的道路空洞目标识别方法。为了解决现有技术识别检测探地雷达道路内部空洞目标时存在检测精度低的问题。本发明利用基于多特征感知的Faster R‑CNN网络模型对探地雷达图像进行空洞病害的目标识别；网络模型包括特征提取网络、多特征感知提取候选框网络和检测网络；多特征感知提取候选框网络将特征提取网络提取的特征图经过RPN网络，使用位置预测分支和形状预测分支分别对雷达图像中病害的形状及位置进行预测，将预测到的信息进行多特征融合得到空洞精确特征；多特征融合模块同时进行偏移域处理得到新特征图，对特征图进行裁剪过滤之后通过Soft‑NMS判断空洞属于前景还是后景。
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公开(公告)号：CN116297161A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310310880.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 扬州得路达交通科技有限公司
IPC: G01N19/02
Abstract: 本发明提供了一种动态旋转式摩擦系数测试仪及其实现的摩擦系数获取方法。现有工具或设备在测试摩擦系数时，因测试工具变形或转动惯性、接触延迟导致测量累积误差较大，影响测试准确性。本发明的中心传动轴总成的底部穿过主框架与底置接触组件相连接，间断控制总成设在主框架上，间断控制总成与中心传动轴总成相连接，中心传动轴总成处设有测速传感器，中心传动轴总成和底置接触组件之间设有扭矩传感器，当中心传动轴总成在间断控制总成的拉扯作用下与顶置驱动机构底部相分离时，底置接触组件处于未测试状态，当中心传动轴总成在间断控制总成的拉扯作用下与顶置驱动机构底部相连时，顶置驱动机构通过中心传动轴总成带动底置接触组件处于测试状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112098250A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010980005.0
申请日：2020-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 道路复杂工况轮式磨光抗滑一体机，本发明涉及一种集路面磨光模拟和抗滑性能测试于一体的多功能路面室内实验设备，它为了解决现有轮式加速磨光机的试件磨光不均匀，以及现有抗滑性能测试机测试速度较低的问题。本发明道路复杂工况轮式磨光抗滑一体机，其包括磨光机体、抗滑性能测试机体、移动工作台、工作底座和两个工作台框架，移动工作台在工作底座上滑动，磨光机体和抗滑性能测试机体分别设置在两个工作支撑架上。本发明将混合料试件加速加载磨光试验与磨光后的抗滑性能检测试验一体化组合搭配，实现机体在高速旋转的条件下无明显噪声和震动，测试过程中均采用真实轮胎与真实混合料试件进行实验，具有较高的测试精度。
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公开(公告)号：CN117269954B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311093852.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 一种基于YOLO的探地雷达道路多重隐蔽病害实时识别方法。目前的探地雷达道路识别方法中未有兼备同时对多种病害信息同时识别并实时且及时的检测过程。本发明中的探地雷达道路多重隐蔽病害实时识别方法为将采集后雷达数据进行预处理后进行筛选，筛选后的数据进行多重道路隐患目标标注后制作形成图像数据集，利用训练优化完毕的YOLO神经网络模型对图像数据集进行平均精度AP、精确率P、召回率R、调和平均值F1、平均精度均值mAP、每秒传输帧数FPS和/或推理时间XX的识别和评估过程。
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公开(公告)号：CN117173618A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311147890.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于多特征感知的Faster R‑CNN的探地雷达空洞目标识别方法，涉及一种探地雷达的道路空洞目标识别方法。为了解决现有技术识别检测探地雷达道路内部空洞目标时存在检测精度低的问题。本发明利用基于多特征感知的Faster R‑CNN网络模型对探地雷达图像进行空洞病害的目标识别；网络模型包括特征提取网络、多特征感知提取候选框网络和检测网络；多特征感知提取候选框网络将特征提取网络提取的特征图经过RPN网络，使用位置预测分支和形状预测分支分别对雷达图像中病害的形状及位置进行预测，将预测到的信息进行多特征融合得到空洞精确特征；多特征融合模块同时进行偏移域处理得到新特征图，对特征图进行裁剪过滤之后通过Soft‑NMS判断空洞属于前景还是后景。
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公开(公告)号：CN117152083A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311120320.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06T11/00 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G01S13/88 , G01S13/89 , G01S7/41
Abstract: 一种基于类别激活映射的探地雷达道路病害图像预测可视化方法。探地雷达图像属于非自然图像，因其表现特征的多样性使其难以形成统一且规范的全面分析过程，缺乏定量且可视化的可靠方式。本发明中探地雷达道路病害图像预测可视化方法为将采集后雷达数据进行提高病害区域对比度以及不同类型病害的标注后形成图像数据集，利用通过训练得到标准权重模型对图像数据集进行特征向量的投影的计算得到RGB彩色图，通过RGB彩色图中的彩色颜色分布规律形成对采集后雷达数据形成进行可视化评估过程。
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公开(公告)号：CN115897335A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211393320.9
申请日：2022-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 扬州得路达交通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种磨光介质布施器及其组成的路面加速磨光机。在碾压测试过程中，因碾压前颗粒物散布方式的均匀统一性难以达到，从而影响试验结果准确性。本发明包括支撑架、足尺轮胎、升降控制器、移动试验台和磨光介质布施器，移动试验台设置在支撑架内，移动试验台沿支撑架的长度方向往复运动，足尺轮胎通过升降控制器设置在支撑架上，足尺轮胎的滚压面与移动试验台的顶面相配合设置，磨光介质布施器设置在支撑架上，磨光介质布施器的终端出料口朝向移动试验台的顶面设置。
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