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公开(公告)号:CN110849807A
公开(公告)日:2020-02-28
申请号:CN201911156001.4
申请日:2019-11-22
申请人: 山东交通学院
摘要: 目前,对道路能见度的监测的各类方法很难实现全道路监测,因此本发明提出一种基于深度学习的适用于道路能见度的监测方法与系统,方法步骤包括:数据收集,利用深度学习方法构建能见度模型,构建道路所有摄影头数据的能见度监测系统,将能见度模型推广至系统中所有摄像头图像数据的能见度判定,能见度显示、分级预警并通过显示屏预警提示,该系统包括道路摄像头,能见度模型,数据处理中心和预警信息展示器。本发明发挥深度学习算法的优势,利用现有的道路摄影头的视频图像、能见度等数据,低成本地实现了对道路全程能见度的监控。
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公开(公告)号:CN110070306A
公开(公告)日:2019-07-30
申请号:CN201910369113.1
申请日:2019-05-05
申请人: 山东交通学院
摘要: 本发明提供一种基于交通管理大数据的驾驶人驾驶危险性辨识方法,包括如下步骤:确定驾驶人驾驶安全性主要影响因子,建立层次结构模型;建立危险辨识因子危险性得分;建立驾驶人驾驶危险等级集;实现驾驶人驾驶危险等级辨识,它从驾驶人自然属性和驾驶行为结果两方面出发,由驾驶人自然属性、事故倾向性、违法倾向性和驾驶习惯四部分组成,进行驾驶人驾驶危险性辨识,该方法克服了辨识参数、驾驶危险性难以量化、辨识准确率不高的不足,对改善道路交通安全现状、确保车辆运行安全具有重要的现实意义。
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公开(公告)号:CN106899158B
公开(公告)日:2019-02-12
申请号:CN201710315549.3
申请日:2017-05-08
申请人: 山东交通学院
摘要: 一种电动车四相电励磁电机,属于电动车技术领域,包括定子铁心、转子铁心、励磁绕组、电枢绕组、轴承和轴。其特征在于:所述电机为外转子结构,所述转子铁心上有9k个均布的凸形转子极,k为正整数;所述定子铁心有8k个凸形的定子极,每隔两个定子极有一个励磁槽,两个励磁槽之间的两个定子极中间有一个电枢槽;励磁槽内嵌有励磁绕组,每个定子极上都绕有集中式的电枢绕组;同一个励磁绕组绕过的两个定子极上的电枢绕组绕向相同,相邻励磁绕组绕过的两个定子极上的电枢绕组绕向相反。本发明的技术可有效降低传统磁阻类电机的转矩脉动,而且励磁绕组与电枢绕组互相隔离,且其反电势为正弦波。
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公开(公告)号:CN110428621A
公开(公告)日:2019-11-08
申请号:CN201910693359.4
申请日:2019-07-30
申请人: 山东交通学院
摘要: 本发明适用于交通安全中的汽车监测领域,提供了一种基于轨迹数据对浮动车危险驾驶行为进行监测和预警的方法,通过轨迹数据采样与数字地图相匹配,监测浮动车辆的采样速度、加速度、方位角等参数,对其的危险驾驶行为进行判定,并及时向车内人员进行安全预警。本发明充分利用了数字地图的优势,对车辆的轨迹数据进行分析,更加系统完善地发挥车辆轨迹线信息的作用,对保证交通安全、较少污染具有重要意义。
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公开(公告)号:CN110849807B
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN201911156001.4
申请日:2019-11-22
申请人: 山东交通学院
摘要: 目前,对道路能见度的监测的各类方法很难实现全道路监测,因此本发明提出一种基于深度学习的适用于道路能见度的监测方法与系统,方法步骤包括:数据收集,利用深度学习方法构建能见度模型,构建道路所有摄影头数据的能见度监测系统,将能见度模型推广至系统中所有摄像头图像数据的能见度判定,能见度显示、分级预警并通过显示屏预警提示,该系统包括道路摄像头,能见度模型,数据处理中心和预警信息展示器。本发明发挥深度学习算法的优势,利用现有的道路摄影头的视频图像、能见度等数据,低成本地实现了对道路全程能见度的监控。
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公开(公告)号:CN110766943A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201911021902.2
申请日:2019-10-25
申请人: 山东交通学院
IPC分类号: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08B7/06 , G08B21/24
摘要: 本发明公开了一种基于事故数据的不良驾驶行为判定的监测方法和系统,包括:获取一段时间该路段的交通事故数据,采集该段道路上车辆GPS数据信息,筛选得到车辆危险行为数据的集合,将事故位置坐标与车辆危险行为数据中的位置数据进行相关性检验,厘定得到不良驾驶行为阈值,采集目标车辆的驾驶数据,计算驾驶行为值与厘定的不良驾驶行为阈值实时比对,并进行分级预警。该方法和系统为不良驾驶行为判定提供了依据,并能有效改善驾驶人的不良驾驶行为,提升行车安全性。
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