基于深度学习的智慧隧道机电设备自适应综合管控方法

    公开(公告)号:CN118884840A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411355029.1

    申请日:2024-09-27

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明涉及机电设备管控技术领域,具体公开了基于深度学习的智慧隧道机电设备自适应综合管控方法,包括通过智能物联传感器采集获取机电设备初始运行状态数据和机电设备位置图像信息;将机电设备位置图像信息和其初始运行状态数据导入BIM模型中进行训练构建运维BIM模型;基于深度学习技术获取运维样本导入运维BIM模型获取机电设备巡检任务并输出运维信号参数;对不同机电设备对应的运维信号参数进行巡检分析,判断是否符合巡检路线要求,若不符合则调整当前巡检路线,否则对运维信号参数进行故障分析;判断机电设备故障,发出故障告警信号及进行机电设备巡检,实现智能化实现隧道机电设备的自适应调整,提高隧道安全运维效率和降低安全事故风险。

    一种基于传感器的道路结冰预警方法和系统

    公开(公告)号:CN118570959B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410910663.0

    申请日:2024-07-09

    IPC分类号: G08B19/02 G08B31/00 G08G1/048

    摘要: 本发明公开了一种基于传感器的道路结冰预警方法和系统,涉及道路预警技术领域,包括S1、采集路面图案数据,发射第一激光、第二激光和第三激光,记录发射能量并采集各个激光的反射能量;S2、获取吸收状态参数A和第一预测补偿参数B';S3、基于厚度计算模型进行厚度计算,获取H'为假性厚度值;S4、发射第四激光,反演出预测反射能量,与实际反射能量对比,差值小于第一阈值,则输出H'为真实厚度值H;若差值大于第一阈值,则调整B'为第二预测补偿参数B,重新厚度计算获取H;S5、H若超过第二阈值,则输出H并发出路面警告。本发明具有数据处理效率高、精确稳定和预警效果好的优点。

    基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法

    公开(公告)号:CN114550458A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210318748.0

    申请日:2022-03-29

    摘要: 本发明涉及高速公路的全天候通行领域,提供了一种基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,包括:检测并识别车辆信息和周围环境信息,并判断是否需要派出头车引导车辆;当需要派出头车引导车辆时,将待引导高速路段的地图信息发送至头车;当头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对待引导高速路段的地图信息进行实时更新;基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图;头车及待引导车辆根据所述组队行驶路径图自动行驶。通过本发明提供的上述方法,可保证恶劣天气下高速路段中行驶的车辆无障碍且安全地通过。