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公开(公告)号：CN118941998A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411348975.3
申请日：2024-09-26
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06V20/17 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/246 , G06T7/70 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于无人机的目标识别追踪系统，涉及深度学习技术领域，该基于无人机的目标识别追踪系统包括：数据处理与扩充模块、目标检测与追踪算法模块、视觉定位与控制模块、信息采样与图像处理模块、智能分析与数据管理模块。本发明利用目标跟踪技术获取追踪对象的位置信息生成控制信息可以自主控制无人机飞行，另外通过目标追踪得到的追踪对象实时位置信息，对摄像头自主进行控制，实现无人机自动变焦的功能，同时保证目标始终处于画面中心位置，从而实现了无人机从发现目标到追踪的整个自动化过程。
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公开(公告)号：CN117192519A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311132117.0
申请日：2023-09-04
申请人： 山东高速东营发展有限公司 , 山东大学 , 兰州交通大学
摘要： 本发明公开的一种路侧激光雷达合理布局监测模型试验装置及方法，包括横向车道卡板、两个纵向路侧卡板、两个激光雷达支撑架和两个导轨；两个纵向路侧卡板平行设置，并均与横向车道卡板连接，且两个纵向路侧卡板均能够沿横向车道卡板的长度方向移动，两个纵向路侧卡板之间设置屏蔽吸波层；两个导轨平行设置，两个导轨的端部均与纵向路侧卡板连接，并能够沿纵向路侧卡板的长度方向移动；两个激光雷达支撑架与两个导轨一一对应连接，且激光雷达支撑架能够沿导轨移动，移动方向为纵向路侧卡板的垂直方向；激光雷达支撑架用于支撑激光雷达，且激光雷达支撑架的高度可调。该装置能够进行激光雷达干扰测试试验，操作方便，适用性强。
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公开(公告)号：CN117822389A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410017785.7
申请日：2024-01-03
摘要： 本发明属于交通工程领域，提供了一种基于分布式光纤三层埋设的路基路面监测方法及系统，其技术方案为：将封装好的分布式光纤在道路结构中进行埋设；基于埋设至道路结构中的分布式光纤获取分布式光纤沿线的应变以及温度分布变化情况；基于分布式光纤沿线的应变以及温度分布变化情况计算得到路面面层、路面基层以及路基底部光纤所埋位置处的结构沉降值；结合路基底部及路面下基层测得的沉降值计算分析，得到道路的路基沉降值，结合路面面层与路面基层的沉降计算分析得到道路的路面沉陷值；将路基沉降值、路面沉陷值和设定阈值比较，根据比较的结果得到相应的道路安全预警方案。为道路管理部门监测道路病害并进行道路维护提供了可行手段。
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公开(公告)号：CN117974617A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410193348.0
申请日：2024-02-21
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06T7/62 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供了一种基于图像语义分割用于路面修补的灌浆控制方法及系统，根据预处理后的RGB图像、预处理后的深度图像以及预训练的语义分割模型，得到路面病害区域的像素标签；根据RGB‑D相机的内参和深度信息，结合路面灾害区域的语义分割结果，将路面灾害区域的像素映射到世界坐标系中，根据映射后的路面病害实际尺寸，得到路面病害区域的体积；根据路面病害区域的体积以及路况信息，对路面病害区域进行灌浆操作控制，根据灌浆前后的RGB图像和/或深度图像生成路面修补评估结果；本发明不再局限于病害表面的粗量化喷涂，真正实现了精准修补，减少了修补材料的浪费，降低了修补成本。
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公开(公告)号：CN118861877A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411014275.0
申请日：2024-07-26
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种基于粒子群优化的随机森林分类方法，涉及点云数据处理技术领域，该方法包括：获取各目标车辆的点云信息，并从点云信息中提取若干特征数据；根据目标点云特征数据库，建立特征数据集，并确定分类评价指标；利用粒子群优化算法优化随机森林模型，获取最优随机森林模型，结合分类评价指标，获取优化结果；分析优化结果，若优化结果满足预设的分类需求，则输出优化结果，若不满足预设的分类需求，则进行迭代优化。本发明通过改进特征选择和数据集，增强了数据质量与深度，从而深化了特征工程，使得随机森林模型能够更加精准地捕捉数据中的关键信息，进而能够更好地应对复杂多变的环境，为决策提供更加有力的支持。
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