公开(公告)号：CN118115459A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410242536.8

申请日：2024-03-04

申请人： 广东诚泰交通科技发展有限公司 ,  广州市道路研究院有限公司

发明人： 刘峰 ,  陈囡 ,  黄文清 ,  刘嘉 ,  卢家莉 ,  霍仕峰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本申请提供一种基于transformer的小样本路面病害自动化检测方法及系统；其中，检测方法，包括：数据集预处理：对数据集进行数据筛选与数据增强后，使用对比度受限自适应直方图均衡处理，并将处理后数据集进行补丁块分割；初始化和训练检测模型：将进行预处理后的训练数据集输入swin‑transformer模型，进行补丁标签初始化，再通过EM补丁标签蒸馏方法进行模型训练；路面病害检测：将检测数据集输入经过训练的swin‑transformer模型，得到检测数据集的补丁标签；路面病害分类定位：根据检测数据集的补丁标签，通过弱监督学习K‑means算法得到路面病害的类型与位置。本申请提供的基于transformer的小样本路面病害自动化检测方法及系统，能够实现对路面病害的高效自动化检测。

公开(公告)号：CN115761689A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211000348.1

申请日：2022-08-19

申请人： 广东诚泰交通科技发展有限公司 ,  广州市道路研究院有限公司

发明人： 刘峰 ,  卢家莉 ,  霍仕峰

IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于深度学习的交通标志牌缺损检测方法，包括以下步骤：S1:对交通标志检测数据集进行预处理；S2:将预处理后的数据集进行有监督训练；S3:根据GPS所获得的定位信息，获得视频采集车的坐标位置；S4:识别交通标志牌并通过深度学习神经网络，获得其与视频采集车的相对位置；S5:将视频采集车的坐标位置和交通标志牌与视频采集车的相对位置叠加，获得交通路牌的绝对位置；S6:使用视觉SLAM构建地图；S7:将交通路牌的绝对位置信息作为视觉SLAM的路标加入到视觉SLAM地图中；S8:根据对比特征点相似度结合预设阈值，判断交通标志是否发生缺损。本发明通过及时发现交通标志牌缺失问题，及时修理，可以避免雨水、大风与交通事故引起安全设施问题，提升道路安全性。

公开(公告)号：CN117789322A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311806440.1

申请日：2023-12-26

申请人： 广州珠江黄埔大桥建设有限公司 ,  广州市道路研究院有限公司 ,  广东诚泰交通科技发展有限公司

发明人： 弋安 ,  朱南皓 ,  薛明 ,  邓辉 ,  庄成桂 ,  伍清标 ,  陈立 ,  张辉 ,  周方正 ,  李宗儒 ,  蔡毅 ,  徐连君 ,  韩兵 ,  陈龙浩 ,  黄大吉 ,  鲁业果 ,  刘安全

IPC分类号： G07B15/06 ,  G01G19/03 ,  H01Q1/32 ,  H01Q1/22

摘要： 本发明公开一种快速货车ETC收费系统，包括称重装置、车辆信息获取装置、主控系统、第一交易天线、栏杆机以及第二交易天线，所述第二交易天线设置在所述栏杆机处，所述第一交易天线设置在所述称重装置与所述栏杆机之间，所述第一交易天线与所述栏杆机之间具有反应缓冲距离；所述称重装置采集车辆的计重信息；所述车辆信息获取装置采集车辆身份信息；所述主控系统接收所述称重装置和所述车辆信息获取装置反馈的信息判断是否发出交易信号；所述第一交易天线接收交易信号进行收费，交易成功则栏杆机打开且所述第二交易天线关闭，交易失败则栏杆机无动作且所述第二交易天线打开，所述第二交易天线接收交易信号进行收费，交易成功则栏杆机打开。

公开(公告)号：CN118504726A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202311747882.3

申请日：2023-12-18

申请人： 广州交通投资集团有限公司营运分公司 ,  广州市道路研究院有限公司 ,  广东诚泰交通科技发展有限公司

发明人： 李军生 ,  赵生 ,  陆佳明 ,  朱南皓 ,  马建津 ,  柯辉 ,  陈小彪 ,  詹家宇 ,  夏杰东 ,  孟真真

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15

摘要： 本发明涉及高速公路风险预测技术领域，提供一种高速公路安全风险评估预测方法和系统，其中方法包括：获取影响高速公路安全的历史源数据；对历史源数据进行预处理，将历史源数据处理成标准源数据；对标准源数据进行特征工程处理，将标准源数据转换成模型训练数据和测试数据；将训练数据输入XGBoost机器学习模型进行训练，形成XGBoost风险评估模型；将测试数据输入XGBoost风险评估模型，输出事故预测值；通过混淆矩阵对比事故预测值与事故真实值之间的误差，根据误差结果对XGBoost风险评估模型进行调优，形成优化风险评估模型；将待测的源数据输入优化风险评估模型，输出事故预测值。本发明预测高速公路事故准确可靠。

公开(公告)号：CN116975597A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310820461.2

申请日：2023-07-06

申请人： 广东诚泰交通科技发展有限公司 ,  广州市道路研究院有限公司

发明人： 霍仕峰 ,  陈囡 ,  黄文清 ,  刘峰

IPC分类号： G06F18/213 ,  G08G3/02 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/0635

摘要： 本申请提供一种船舶会遇计算方法，所述方法包括：获取第一船舶在未来多个第一预设时间间隔后信号点的坐标；获取第二船舶在未来多个第二预设时间间隔后信号点的坐标；根据所述第一船舶对应的相邻的两个信号点的坐标和所述第二船舶对应的相邻两个信号点坐标，计算所述第一船舶相对于所述第二船舶的相对运动轨迹；根据所述相对运动轨迹计算所述第一船舶与所述第二船舶的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA。本申请提供的船舶会遇计算方法能够解决在港口区域、桥梁区域等复杂的水域环境中，现有的预警方法无法得到准确的DCPA与TCPA，从而导致会遇预警不准确的问题。