-
公开(公告)号：CN118135504A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410254422.5
申请日：2024-03-06
申请人： 招商新智科技有限公司 , 招商局公路网络科技控股股份有限公司
摘要： 本发明涉及场景感知技术领域，具体涉及一种基于多传感设备的机非人感知方法，确定路口所有相机和激光雷达的内外参；基于相机的内外参，将图像像素坐标转换为第一世界坐标点，每个第一世界坐标点还包含对应像素点的像素值rgb；基于激光雷达的外参，将点云转换为第二世界坐标点，每个第二世界坐标点包含每个点云中点的返回强度信息p；确定融合时间窗口Δt，将所有在时间窗口Δt内的第一世界坐标点和第二世界坐标点融合并转换为BEV鸟瞰图；通过感知模型接收BEV鸟瞰图，并对BEV鸟瞰图进行处理，输出路口全息感知结果。本发明不需要复杂的融合策略去做目标匹配，只需要跑一个感知模型，算力需求小。
-
公开(公告)号：CN117975407A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410033344.6
申请日：2024-01-09
申请人： 湖北鄂东长江公路大桥有限公司 , 招商新智科技有限公司 , 招商局公路网络科技控股股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种道路抛洒物检测方法及系统，所述方法包括：利用路端激光雷达采集路面原始点云数据；通过点云积分提高原始点云密度；采用点云滤波算法滤除车道边线外点与地面点；基于多阈值欧式距离聚类算法检测道面障碍物；基于卡尔曼滤波算法进行道面障碍物跟踪；基于跟踪目标速度与尺寸大小检测出道面抛洒物。本发明的优势在于：本发明方法能够解决视觉抛洒物检测算法存在的检测精度低，误报率高，受夜间光照条件影响严重的问题。与现有扫描线状激光雷达检测抛洒物方式相比，本发明方法可以在检测器不移动的状态下，对抛洒物进行检测，其固定点位的部署形式相比于现有技术的轨道扫描方式可以大幅降低整体部署成本。
-
公开(公告)号：CN113283634B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110405632.6
申请日：2021-04-15
申请人： 招商新智科技有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F16/215 , G06F16/22 , G08G1/01
摘要： 本说明书一个或多个实施例提供一种基于梯度提升树模型的高速公路事故预测方法及系统，通过对收集的交通事故数据集进行数据清洗，并进行数据预处理，再对处理后的数据进行特征提取，得到用于预测事故发生的关键变量，之后结合梯度提升树模型，构建并训练动态事故预测模型，可以将在线数据输入训练后的动态事故预测模型中，获得输出的预计事故值，本实施例可以通过真实事故数据明细对路段的事故数量进行预测，解决了现有模型无法对交通事故进行精细化预测的问题，且能够克服训练数据的不平衡，并且起到改善检测性能，特别是降低误报率的效果，相比传统方法，使得该模型能交通事故进行更精确的预测。
-
公开(公告)号：CN117687638A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311702268.5
申请日：2023-12-12
申请人： 招商新智科技有限公司
摘要： 本发明涉及物联网平台部署技术领域，具体涉及一种微服务架构物联网平台的一键部署方法，包括：S1、采用自定义控制器operator遍历微服务配置控制文件中的微服务，并与自定义资源配置清单文件进行参数匹配，以获得一组微服务参数；S2、基于匹配到的微服务，是否满足部署要求，若是，读取相应的配置参数模板文件；若否，返回S1中，直至满足部署要求，读取相应的配置参数模板文件；S3、将读取的配置参数模板文件根据微服务配置控制文件进行参数替换，生成部署所需的配置参数文件；S4、将配置参数文件根据微服务配置控制文件创建相关的K8S对象，实现系统的一键部署。本发明简化了物联网平台的部署过程，降低部署难度，提高部署效率。
-
公开(公告)号：CN116743635B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311013016.1
申请日：2023-08-14
申请人： 北京大学深圳研究生院 , 北京红枣科技有限公司 , 招商新智科技有限公司 , 杭州趣链科技有限公司
IPC分类号： H04L43/0876 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L45/655 , G06N3/045 , G06N3/092
摘要： 本发明提供一种网络预测与调控方法及网络调控系统。上述方法，包括：从网络中获取网络流量历史数据，对网络流量历史数据进行预处理以得到历史待输入序列数据；利用基于预训练模型而训练得到的强化智能体对历史待输入序列数据进行编码，以提取历史待输入序列数据中的时间与空间依赖特征；强化智能体基于时间与空间依赖特征以及历史待输入序列数据输出网络层状态预测序列，基于网络层状态预测序列对网络进行调控。上述由基于预训练模型而训练得到的强化智能体能够进行长跨度的预测，且其生成的网络层状态预测序列的准确率高，有利于通过网络层状态预测序列对网络进行准确地调控。上述系统能够实现上述方法。
-
公开(公告)号：CN116824172A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310617390.6
申请日：2023-05-29
申请人： 招商局公路网络科技控股股份有限公司 , 招商新智科技有限公司
摘要： 本发明涉及车辆跟踪技术领域，具体涉及一种多摄像头融合的实时车辆跟踪方法及装置，为解决对车辆跟踪存在部分路段失踪的问题。该实时车辆跟踪方法，包括：获取道路环境下沿线监控设备的图像初始数据，并基于图像清晰度在所述图像初始数据中定义图像基准数据；对每个监控设备的所述图像初始数据中的车辆进行识别，得到车辆图片数据；对图像基准数据进行识别，得到车辆图片基准数据，将所述车辆图片数据和所述车辆图片基准数据输入车辆结构化算法模型中进行识别，获得车辆结构化信息；以图像基准数据为标准，对车牌信息进行自定义修正；进行路径拟合补缺；车辆路径轨迹还原达到实时对车辆进行跟踪的效果。使得车辆跟踪连续不中断。
-
公开(公告)号：CN116682261A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310705256.1
申请日：2023-06-14
申请人： 招商新智科技有限公司 , 招商局公路网络科技控股股份有限公司
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/065 , G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及交通控制技术领域，具体涉及一种节假日道路流量数据预测分析方法及分析装置，为解决现有的算法没有融合气象数据特征和没有把各个不同节日之间的区别进行特征处理的问题。该方法包括以门架、收费站为定节点划分道路，对路段进行编号；获取门架、收费站的原始数据；计算各个路段的流量数据，以及各个路段的通行时间数据；获取各个路段的气象数据，将气象数据与流量数据和通行时间数据匹配；获取节假日的历史气象数据、历史流量数据和各个路段节假日的气象数据，基于深度学习算法，预测节假日各个路段的流量数据。能够反应出气象数据对交通的影响。把各个不同节日之间的区别进行特征处理。在时效性和精读更加准确。
-
公开(公告)号：CN115497303A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210996868.6
申请日：2022-08-19
申请人： 招商新智科技有限公司 , 招商局公路网络科技控股股份有限公司
IPC分类号： G08G1/017 , G08G1/052 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/246 , G06T15/20 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/70
摘要： 本申请公开了一种复杂检测条件下的高速公路车速检测方法及系统，其中，方法包括以下步骤：获取高速公路原始监控视频信息，基于监控视频信息进行特征标注，得到标注图像数据集；基于标注图像数据集训练目标跟踪模型；划分检测区域，采集检测区域的待测目标监控视频信息，并基于目标跟踪模型得到鸟瞰特征图像集；基于鸟瞰特征图像集进行计算车辆车速。本申请利用深度学习方法实现复杂条件下的车辆检测和跟踪，准确获得车辆在检测区的特征点；在仅需视频图像，无需依赖于过多外在设备，且无需获得相机参数的情况下通过逆透视变换，计算得到较准确的车辆位移，进而提高基于监控视频的车速检测精确度。
-
公开(公告)号：CN115497285A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211006365.6
申请日：2022-08-22
申请人： 招商新智科技有限公司 , 招商局公路网络科技控股股份有限公司
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/123 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06T7/246
摘要： 本发明公开了一种复杂检测条件下交通事件检测方法，包括：获取车辆位置信息和车道线位置信息的历史数据，根据深度学习方法构建多任务学习网络模型；将历史数据输入多任务学习网络模型进行训练，获得多任务学习网络检测模型；基于道路监控视频实时提取图像数据，将图像数据输入多任务学习网络检测模型进行检测，获得车辆和车道线的检测结果；将检测结果输入交通异常事件检测算法，检测道路上的异常交通事件。本发明基于多任务学习网络模型，解决了在不良条件下车辆检测效果差的问题，由于是同一个网络模型同时检测车辆和车道线，所以不仅节省了相关设备的硬件资源，而且提高了模型的运行效率，满足了公路视频监控实时性的要求。
-
公开(公告)号：CN115482501A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211006018.3
申请日：2022-08-22
申请人： 招商新智科技有限公司 , 招商局公路网络科技控股股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/10 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了融合数据增强和目标检测网络的抛洒物识别方法,包括以下步骤：构建抛洒物图像数据模型，根据交通环境下的历史多公路场景监控视频，提取带有抛洒物的图像，采用人工标注法获取人工标注好的图像数据集，并将所述图像数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集；通过数据增强法对所述训练集和所述验证集的图像进行预处理，并将处理后的图像输入YOLO识别网络进行训练，获取识别网络模型；将所述测试集的图像输入所述识别网络模型，进行所述识别网络模型的精度评估，将实际多公路场景监控视频中提取图像数据并进行预处理，将预处理后的图像输入符合精度要求的识别网络模型中，输出识别结果，识别公路抛洒物。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
74 条记录 (耗时 0.054 秒)
