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公开(公告)号：CN115081592B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210661264.6
申请日：2022-06-13
申请人： 华设设计集团股份有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和前馈神经网络的公路低能见度预估方法，包括：建立公路局部气象样本数据集，并分为训练数据集和预测数据集；构建包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络拓扑结构；确定神经网络信号激活传递规则和初始化赋值，建立神经网络初始化模型；通过混沌序列遗传算法建模优化神经网络初值；更新模型中各神经元的权重值和偏差值，得到神经网络基本模型；输入训练数据集数据至神经网络基本模型进行训练，得到多层前馈神经网络最优模型，将预测数据集数据输入最优模型中，输出公路沿线能见度预估值，得到能见度预估等级。本发明实现了对公路低能见度事件的30分钟级精确短临预测，为公路低能见度事件精细化应急处置提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN115829376A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211434769.5
申请日：2022-11-16
申请人： 山东高速集团有限公司创新研究院 , 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种高速公路路段受团雾影响等级评价方法，包括：构建高速公路路段受团雾影响评价指标体系；建立评价指标测量值与标准化取值的对应关系；构建高速公路路段受团雾影响评价指标多层次结构；运用层次分析法和熵权法的融合方法计算各层指标的权重值，得到各层权重向量；建立高速公路路段受团雾影响评价模型，计算高速公路路段受团雾影响作用值，最终评定路段受团雾影响的等级。本发明考虑了道路线形因素、养护质量因素、交通运营因素与团雾等低能见度事件因素对高速公路安全通行的综合影响，建立了高速公路路段受团雾影响评价模型，准确识别安全通行受团雾事件显著影响的高速公路路段，为高速公路团雾事件精细化应急处置提供了依据。
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公开(公告)号：CN115081592A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210661264.6
申请日：2022-06-13
申请人： 华设设计集团股份有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和前馈神经网络的公路低能见度预估方法，包括：建立公路局部气象样本数据集，并分为训练数据集和预测数据集；构建包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络拓扑结构；确定神经网络信号激活传递规则和初始化赋值，建立神经网络初始化模型；通过混沌序列遗传算法建模优化神经网络初值；更新模型中各神经元的权重值和偏差值，得到神经网络基本模型；输入训练数据集数据至神经网络基本模型进行训练，得到多层前馈神经网络最优模型，将预测数据集数据输入最优模型中，输出公路沿线能见度预估值，得到能见度预估等级。本发明实现了对公路低能见度事件的30分钟级精确短临预测，为公路低能见度事件精细化应急处置提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN115661751B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211362343.3
申请日：2022-11-02
申请人： 山东高速集团有限公司创新研究院 , 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于注意力变换网络的公路低能见度检测方法和系统，该方法包括以下步骤：构建公路低能见度图像样本集；样本图像预处理；为图像特征矩阵添加可学习词符，生成可学习词符向量，将其嵌入图像特征矩阵；为图像特征矩阵提供位置匹配，生成位置编码矩阵，将其嵌入图像特征矩阵；构建公路低能见度检测网络编码器；构建公路低能见度分类输出器；训练模型，将训练样本集作为输入进行模型训练和微调；测试模型，将测试样本集作为输入进行模型的测试，输出公路能见度分类等级检测结果。本发明实现了公路环境下利用视频监控设备对低能见度事件的自动检测，为公路管理机构在低能见度天气下的管控提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN115661751A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211362343.3
申请日：2022-11-02
申请人： 山东高速集团有限公司创新研究院 , 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于注意力变换网络的公路低能见度检测方法和系统，该方法包括以下步骤：构建公路低能见度图像样本集；样本图像预处理；为图像特征矩阵添加可学习词符，生成可学习词符向量，将其嵌入图像特征矩阵；为图像特征矩阵提供位置匹配，生成位置编码矩阵，将其嵌入图像特征矩阵；构建公路低能见度检测网络编码器；构建公路低能见度分类输出器；训练模型，将训练样本集作为输入进行模型训练和微调；测试模型，将测试样本集作为输入进行模型的测试，输出公路能见度分类等级检测结果。本发明实现了公路环境下利用视频监控设备对低能见度事件的自动检测，为公路管理机构在低能见度天气下的管控提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN118551300A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202310155914.4
申请日：2023-02-23
申请人： 华设设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/232 , G06Q30/0601 , G06Q50/40
摘要： 本发明公开了一种基于聚类和分类的异常订单辨识方法，首先对获取的订单数据进行预处理并进行特征提取，之后进行多维DBSCAN聚类，初步筛选出与出租车群体运动总体行为相偏离的异常行为，并对聚类中划分出的正常簇进行隔离森林异常检测筛选异常值来增补聚类的异常簇中的异常点，最后利用XGboost模型对聚类结果数据进行训练，并基于此模型确定异常簇中的订单数据SHAP值，之后基于异常簇订单数据的特征参数与SHAP值，完成异常订单的辨识。本发明的异常订单辨识基于聚类和隔离森林算法进行双重异常检测，提高对异常订单识别的检测率，并基于XGboost模型和SHAP值对异常数据打标签，提供对这些行为的解释，有助于对异常情况进行分析和管理。
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公开(公告)号：CN116504052A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211732054.8
申请日：2022-12-30
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于shockwave交通流模型的感知数据补全方法，包括如下步骤：从原始交通感知数据中筛选出较为完整的轨迹作为采样输入；利用shockwave交通流模型建立推理分析模型，将车辆的时空轨迹解析表达；建立两阶段的贝叶斯网络模型，通过贝叶斯推理框架，以统计描述观察变量和未观察变量之间的关系；利用融合轨迹数据，使用EM算求解贝叶斯网络，完成未知参数估计，实现数据信息补全。本发明针对现实情况中感知数据低采样率的情况，采用模型数据双驱动的方法，在雷视融合感知数据的基础上，结合shockwave交通流模型，并利用贝叶斯网络基于采样数据对未知参数进行推断，从而有效实现感知数据信息的补全。
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公开(公告)号：CN112446293B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202011188540.9
申请日：2020-10-30
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种公路路面车辙污染事件视频检测方法，包括：首先，通过基于深度学习的图像分割方法与目标检测方法分别提取感兴趣区域与交通目标；其次，利用图像增强与边缘提取方法获得ROI中的边缘信息，并在过滤掉交通目标后进行边缘信息累积；然后，通过多次变长度直线检测提取疑似路面车辙污染区域的特征；最后，通过基于短直线段集的曲线搜索方法定位路面车辙污染区域。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析，自动检测判别视频中是否有路面车辙污染事件出现，可以有效提高路面车辙污染事件的检测效率，降低事件漏报风险，减少事件处置延迟，节省公路管理部门巡查管理的成本投入，为改善公路通行环境、保障路网畅通安全提供支撑。
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公开(公告)号：CN111145378B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911392412.3
申请日：2019-12-30
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种公路交通事件自动化视频巡查系统及方法，系统包括公路巡查应用平台、视频分析处理平台，公路巡查应用平台与视频分析处理平台通过网络进行通信，系统与公路监控视频源建立网络连接，接入需要巡查的视频，公路巡查应用平台包括视频监控与巡查管理模块、算法模型注册与管理模块、数据库模块；视频分析处理平台包括任务调度模块、算法模型服务模块。本发明基于公路交通事件视频巡查业务模式，结合智能化视频事件检测技术，构建了业务应用与算法模型解耦的、可扩展的、分布式处理框架，能够实现公路监控视频的批量化自动轮巡、多种公路交通事件的自动检测与告警，可有效提高公路网视频巡查效率、降低公路交通事件漏检风险。
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公开(公告)号：CN108615396B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201810386079.4
申请日：2018-04-26
申请人： 华设设计集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于蓝牙定位的停车引导、反向寻车系统及方法，通过蓝牙定位算法计算出蓝牙终端设备的实时位置，结合最优路径规划算法完成导航工作，实现在停车和取车时，自动精确导航至具体车位，有效提高了停车和取车效率，提升了停车场运营管理形象及车主的停车体验感。
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