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公开(公告)号：CN118260461A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410461973.9
申请日：2024-04-17
申请人： 四川智慧高速科技有限公司
IPC分类号： G06F16/904 , G06Q50/26 , G06Q50/40
摘要： 本发明公开了一种基础设施资产状态的监管方法、系统及存储介质，包括获取目标对象的基础设计信息，并进行构建目标对象的监管模型；根据目标对象的基础设计信息，在目标对象的监管模型中获得至少一个同类区域。本发明在实施例中首先通过对目标对象进行构建监管模型，可以确保监管系统更准确地反映实际交通道路基础设施的特征，这有助于提高监管的可信度和准确性，同时通过在目标对象上设置监管点位实时采集状态数据信息，可以确保对交通道路基础设施状态的实时更新响应。即有效的解决了现有技术中存在人工对交通道路基础设施状态更新不及时的缺点。另外所述监管方法通过实时采集目标对象的状态数据信息，可以更及时地发现和处理问题，从而减少对人工干预的需求。
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公开(公告)号：CN118014651A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410187463.7
申请日：2024-02-20
申请人： 四川智慧高速科技有限公司
发明人： 范庸 , 王海 , 丁婧 , 郝俊锋 , 贺小平 , 黎镇宇 , 张骞 , 刘港 , 夏伟峰 , 赖薇 , 赵霄 , 李凯 , 冉光炯 , 沈天瑞 , 雷秉川 , 代超 , 石志良 , 贾浩伟
IPC分类号： G06Q30/0226 , G06Q20/14 , G07B15/06
摘要： 本发明公开了一种基于ETC的货运会员增值服务技术方法的系统，涉及高速路网运营领域，技术方法包括：S1：个人和企业通过用户移动端输入注册信息；S2：审核通过后服务端在多个分布式服务器和会员交易区块备份服务器同步个人/企业用户信息；S3：用户通过PC/移动用户端程序查询自己的交易记录、当前积分、管理自身信息、逛积分市场、生成历史交易记录链接并共享、推荐货主/车主；S4：服务端提供系统基础信息管理、同步用户注册和多场景交易信息、分析车主行驶路线和消费偏好；系统包括货运会员交易区块备份生成模块；本发明采用上述技术方法和系统，实现高速路网用ETC技术的扩展应用，为高速路网相关运营主体和服务对象提供全面关联增值服务。
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公开(公告)号：CN118298636B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410466731.9
申请日：2024-04-18
申请人： 四川智慧高速科技有限公司
摘要： 本发明提供基于传感器的团雾生成预警方法，涉及交通控制领域，包括：获取目标区域的历史团雾信息，确定目标区域内的多个待监测位置，建立多个团雾监测站点及多个边缘计算站点，基于目标区域的天气预报信息确定多个待监测位置的天气预报信息，基于目标区域的污染物预报信息确定多个待监测位置的污染物预报信息，预测团雾发生区域及团雾生成信息，生成并发布团雾预警信息，确定目标团雾监测站点及最佳图像采集位姿，确定目标边缘计算站点，基于最佳图像采集位姿，采集团雾图像，基于团雾图像，确定团雾实时状态，更新团雾发生区域及团雾生成信息，调整并发布团雾预警信息，具有实现团雾生成的自动化预警的优点。
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公开(公告)号：CN118298636A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410466731.9
申请日：2024-04-18
申请人： 四川智慧高速科技有限公司
摘要： 本发明提供基于传感器的团雾生成预警方法，涉及交通控制领域，包括：获取目标区域的历史团雾信息，确定目标区域内的多个待监测位置，建立多个团雾监测站点及多个边缘计算站点，基于目标区域的天气预报信息确定多个待监测位置的天气预报信息，基于目标区域的污染物预报信息确定多个待监测位置的污染物预报信息，预测团雾发生区域及团雾生成信息，生成并发布团雾预警信息，确定目标团雾监测站点及最佳图像采集位姿，确定目标边缘计算站点，基于最佳图像采集位姿，采集团雾图像，基于团雾图像，确定团雾实时状态，更新团雾发生区域及团雾生成信息，调整并发布团雾预警信息，具有实现团雾生成的自动化预警的优点。
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公开(公告)号：CN117826603A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410010711.0
申请日：2024-01-04
申请人： 四川智慧高速科技有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于对抗强化学习的自动驾驶控制方法，对抗强化学习以PPO算法作为基础算法，基于单智能体环境，构建基于对抗PPO算法的自动驾驶控制模型，在车辆仿真环境中引入主角(Protagonist)和扰动者(Adversary)两个角色，两个角色交互获得目标车的控制权。在目标奖励函数的激励下，通过限制扰动者的动作空间范围和修改目标奖励函数，扰动者在控制车辆行驶时倾向于采取危险驾驶动作最小化奖励，而主角则会最大化奖励，最终主角的控制策略经过一定回合的学习后，获得能够抵抗更多干扰的能力。
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