一种临时交通道路指示牌

    公开(公告)号:CN109914287B

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN201910272841.0

    申请日:2019-04-04

    摘要: 本发明公开了一种临时交通道路指示牌,包括的指示台,所述指示台下端面固设有开口朝下且左右对称的移动腔,所述移动腔上端壁内转动的设置有轮转轴,所述轮转轴内固设有开口朝下的轮转轴腔,本发明设备结构简单,使用方便,此装置设置有前后两面指示牌,能够同时提示来往车辆的行驶规则,此装置装有可移动并锁紧部件,在移动过程中只需要推动装置朝指定方向移动后再将移动装置锁紧即可,且此装置装有清洗部件,当指示牌由于外表面积有过多灰尘导致指示不清时,可以通过清洗部件对指示牌进行擦洗。

    基于双视角学习的山区高速公路车辆事件检测方法

    公开(公告)号:CN105513349B

    公开(公告)日:2017-12-05

    申请号:CN201510854892.6

    申请日:2015-11-30

    IPC分类号: G08G1/01

    摘要: 本发明提供了一种基于双视角学习的山区高速公路车辆事件检测方法,用于智能交通监控。本方法通过两个相互独立的视角——运动目标时空轨迹模式学习和基于外极面图的车辆运动态势分析,来检测车辆各自独立行为和交通断面车流整体特征;利用这两类特征分别检测交通事故、交通拥堵、车辆逆行及违法停车等事件,通过关联处理进行决策层融合判决,最终获得联合推断结果,从而在双视角融合框架下完成山区高速公路车辆事件鲁棒检测。实验结果表明,本发明所提出检测方法复杂性低,实时性好,针对多种交通事件而言都有比较高的性能表现。

    基于TDM-MIMO的交通动态目标检测的雷达系统

    公开(公告)号:CN116908784A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310854914.3

    申请日:2023-07-12

    摘要: 本发明公开了一种基于TDM‑MIMO的交通动态目标检测的雷达系统,涉及雷达探测技术领域,包括:微带阵列天线单元、雷达射频前端系统、信号处理单元、雷达数据处理系统、跟踪上位机单元;微带阵列天线单元通过不同布阵方式发射和接收电磁波;雷达射频前端系统处理接收的电磁波,并产生ADC信号;信号处理单元对ADC信号进行处理产生速度、距离和角度信息;雷达数据处理系统接收信号处理单元处理后的数据,进行目标跟踪;跟踪上位机单元显示跟踪目标。本发明提供的基于TDM‑MIMO的交通动态目标检测的雷达系统,提升了雷达发射和接收天线增益,增加探测距离;提升角度精度和角度分辨率,增加远距离跟踪的稳定程度。

    一种基于二维码技术的公路收费管理系统及方法

    公开(公告)号:CN116152940A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211627152.5

    申请日:2022-12-16

    IPC分类号: G07B15/06 G06K7/14

    摘要: 本发明涉及一种基于二维码技术的公路收费管理系统及方法,其中系统包括:入口管理子系统、出口管理子系统、控制中心和人工信息核实模块;入口管理子系统包括信息获取及显示模块、二维码生成模块、通行券发放模块和入口抬杆执行模块;二维码生成模块根据车辆信息生成二维码信息;通行券发放模块根据二维码信息生成并发放二维码通行券;二维码通行券作为通行费用计算的凭证以及用于向驾驶员提供车辆信息;出口管理子系统包括读码模块、收费模块和出口抬杆执行模块;读码模块读取二维码通行券上的二维码信息;收费模块计算通行费用并获取付费信息;人工信息核实模块实现对车辆信息的核实。本发明既能避免通行费争议,也能降低收费管理的成本。

    高速公路音频车辆检测装置及其方法

    公开(公告)号:CN102682765A

    公开(公告)日:2012-09-19

    申请号:CN201210129754.8

    申请日:2012-04-27

    摘要: 本发明是一种高速公路音频车辆检测装置及其方法。检测装置由麦克风阵列信号采集模块采集车道上的音频信号,音频信号经噪声抑制模块去噪处理后,再经信号处理模块分带滤波、分帧以及子带信号间做互相关处理,得到音频空间谱图,车辆检测模块追踪音频空间谱图上最大值的轨迹,判断是否有车辆通过,在有车时,经车型识别模块和车速识别模块获得车型和车速。检测方法基于所述装置,采用自适应窗长的最小统计噪声估计方法,并对经过噪声抑制处理后的信号分带滤波、分帧处理后,将相同子带信号间做互相关,互相关结果经过幅度压缩后加和,再沿时间轴展开,得到音频信号时空谱。本发明具有低成本、低功耗、易施工、抗干扰、全天候工作等优点。

    基于多模态数据融合和图神经网络的智能交通监控方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN118366311B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410772891.6

    申请日:2024-06-17

    IPC分类号: G08G1/01 G06F18/20 G06F18/25

    摘要: 本发明实施例公开的基于多模态数据融合和图神经网络的智能交通监控方法、系统、电子设备及存储介质,涉及智慧交通技术领域,有利于提升整个智能交通监控系统的性能和可靠性,使其更好地适应复杂的交通环境的监控分析,包括步骤:获取目标交通场景中的多模态数据,并对所述多模态数据进行同步和校准,所述多模态数据包括:图像、点云、声音和温度;利用深度学习算法从每种模态的数据中提取特征,并通过融合算法将提取出的特征进行融合,以增强在恶劣天气、光照变化或遮挡情况下的数据质量;基于预先训练得到的图神经网络预测模型,输入融合后的数据特征,输出交通场景中的交通元素的属性特征和相互关系特征;根据所述交通元素的属性特征和相互关系特征,对目标交通场景中的交通元素的流动和行为模式进行监控分析。本发明适用于交通监控分析及控制场景中。

    基于多模态数据融合和图神经网络的智能交通监控方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN118366311A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410772891.6

    申请日:2024-06-17

    IPC分类号: G08G1/01 G06F18/20 G06F18/25

    摘要: 本发明实施例公开的基于多模态数据融合和图神经网络的智能交通监控方法、系统、电子设备及存储介质,涉及智慧交通技术领域,有利于提升整个智能交通监控系统的性能和可靠性,使其更好地适应复杂的交通环境的监控分析,包括步骤:获取目标交通场景中的多模态数据,并对所述多模态数据进行同步和校准,所述多模态数据包括:图像、点云、声音和温度;利用深度学习算法从每种模态的数据中提取特征,并通过融合算法将提取出的特征进行融合,以增强在恶劣天气、光照变化或遮挡情况下的数据质量;基于预先训练得到的图神经网络预测模型,输入融合后的数据特征,输出交通场景中的交通元素的属性特征和相互关系特征;根据所述交通元素的属性特征和相互关系特征,对目标交通场景中的交通元素的流动和行为模式进行监控分析。本发明适用于交通监控分析及控制场景中。