基于车路协同整体感知的交通事件分级预警方法及系统

    公开(公告)号:CN118351696B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410780380.9

    申请日:2024-06-18

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同整体感知的交通事件分级预警方法及系统,属于道路交通信息监测技术领域。所述的预警方法,包括:根据交通事件对交通危害的程度,设定各个交通事件的基础预警权重;对任一交通事件,获取不同传感器对此交通事件进行描述的量化指标,根据各个传感器的预警贡献权重,得到此交通事件所有传感器的量化指标的加权和;根据所述加权和与所述基础预警权重的乘积,得到最终预警强度,根据最终预警强度与设定阈值范围的对比,得到此交通事件对应的预警等级;本发明充分协调多种传感器的独有特点,通过决策级融合实现优势互补,基于感知数据实现交通事件的分级预警,极大的提高了预警精度。

    一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN118887551A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411375191.X

    申请日:2024-09-30

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明属于道路工程相关技术领域,为了解决道路性能状态关键影响因子辨识不准确以及缺少具体分析的问题,提出了一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质,利用边界框和分割掩码判断道路病害是否为规则病害,以此实现对病害尺寸的精确计算;利用多个回归预测模型对路面损坏状况指标的路面性态影响因素进行预测,利用基于MACBETH方法对多个回归预测模型赋予权重,从而辨识道路性态关键影响因子;并引入逻辑回归模型进一步分析道路性态关键影响因子在不同水平下对道路性能的具体影响,有助于延长道路的使用寿命并优化资源配置。

    面向交通巡检的无人机云台调节控制系统及方法

    公开(公告)号:CN118759833A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411251868.9

    申请日:2024-09-09

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本公开提供了面向交通巡检的无人机云台调节控制系统及方法,涉及无人机控制技术领域,包括:获取交通基础设施无人机低空遥感图像,并预处理;对预处理后的无人机低空遥感图像进行图像矫正,将矫正后的图像输入至Mask‑RCNN模型,识别交通基础设施沿线特征,得到目标对象的边界框坐标;基于目标对象的边界框坐标,计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置;计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置之间的偏差,若偏差超出设置允许的最大偏差阈值,将偏差量输入至PID控制器中,并根据系统的实时表现和环境条件,采用Ziegler‑Nichols方法和粒子群优化算法优化PID控制器参数,实现无人机云台的闭环调节控制以及目标的精确跟踪。

    一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN118887551B

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411375191.X

    申请日:2024-09-30

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明属于道路工程相关技术领域,为了解决道路性能状态关键影响因子辨识不准确以及缺少具体分析的问题,提出了一种道路性态关键影响因子辨识方法、系统、设备及介质,利用边界框和分割掩码判断道路病害是否为规则病害,以此实现对病害尺寸的精确计算;利用多个回归预测模型对路面损坏状况指标的路面性态影响因素进行预测,利用基于MACBETH方法对多个回归预测模型赋予权重,从而辨识道路性态关键影响因子;并引入逻辑回归模型进一步分析道路性态关键影响因子在不同水平下对道路性能的具体影响,有助于延长道路的使用寿命并优化资源配置。

    面向交通巡检的无人机云台调节控制系统及方法

    公开(公告)号:CN118759833B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411251868.9

    申请日:2024-09-09

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本公开提供了面向交通巡检的无人机云台调节控制系统及方法,涉及无人机控制技术领域,包括:获取交通基础设施无人机低空遥感图像,并预处理;对预处理后的无人机低空遥感图像进行图像矫正,将矫正后的图像输入至Mask‑RCNN模型,识别交通基础设施沿线特征,得到目标对象的边界框坐标;基于目标对象的边界框坐标,计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置;计算目标图像的中心位置以及目标对象在目标图像中的中心位置之间的偏差,若偏差超出设置允许的最大偏差阈值,将偏差量输入至PID控制器中,并根据系统的实时表现和环境条件,采用Ziegler‑Nichols方法和粒子群优化算法优化PID控制器参数,实现无人机云台的闭环调节控制以及目标的精确跟踪。

    一种基于岸基激光雷达的水位智能监测方法及系统

    公开(公告)号:CN117705228B

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202311677064.0

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本发明提出一种基于岸基激光雷达的水位智能监测方法及系统,涉及水位监测技术领域。包括通过激光雷达提取感兴趣区域的点云数据;获取激光雷达的水平修正角度;利用水平修正角度修正选取的激光通道的相对水平角度;计算选取的激光通道上每个点的距离和强度;确定垂直角度与激光束通道序号的函数关系,获取选取的激光通道的垂直角度;根据最终的相对水平角度、每个点的距离、选取的激光通道的垂直角度计算点云坐标;基于点云坐标数据,利用最小二乘法拟合水平面,求取水位高度并修正,实现对水位的监测。本发明对点云数据进行分析,研发算法,自行解析雷达数据,拟合离散点云,构造水面方程,计算水位高度并修正,实现对水位的精准监测。

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