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公开(公告)号:CN117822392A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410021287.X
申请日:2024-01-04
申请人: 山东高速股份有限公司 , 山东省交通科学研究院 , 安徽省交通控股集团有限公司
摘要: 本发明涉及道路养护工程领域,具体涉及一种涂层类预防性养护材料用量设计方法,本发明以渗水系数指标为考虑,设计涂层类预防性养护材料用量的下限值,能够保证涂层类预防性养护材料应用的功能需求,有效封闭路面空隙,防止水分进入,提高路面抵抗水损害能力;以构造深度指标为考虑,设计涂层类预防性养护材料用量的上限值,能够保证涂层类预防性养护材料应用后的行车安全,保证路面拥有满足要求的构造深度,能及时排出路面积水,确保路面行车安全。
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公开(公告)号:CN117802856A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410023405.0
申请日:2024-01-04
申请人: 山东高速股份有限公司 , 山东省交通科学研究院 , 安徽省交通控股集团有限公司
发明人: 田隽 , 江照伟 , 韦金城 , 朱振祥 , 李阿坦 , 马士杰 , 许思思 , 孙强 , 段美栋 , 张晓萌 , 李昌辉 , 闫杰 , 张旭 , 刘恒彬 , 梁美君 , 李夏 , 谭付良 , 王琳 , 李增光
摘要: 本发明涉及道路养护工程领域,具体涉及一种沥青路面预防养护技术及材料确定方法,本发明以渗水系数指标为考虑,设计预防养护材料用量的下限值,能够保证预防养护材料应用的功能需求,有效封闭路面空隙,防止水分进入,提高路面抵抗水损害能力;以构造深度指标为考虑,设计预防养护材料用量的上限值,能够保证预防养护材料应用后的行车安全,保证路面拥有满足要求的构造深度,能及时排出路面积水,确保路面行车安全。并且本发明通过设定渗水系数指标和构造深度指标来限定预防养护材料的用量,能选定出同时满足渗水系数指标和构造深度指标的预防养护材料类型并且降低成本。
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公开(公告)号:CN118571045A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410153795.3
申请日:2024-02-01
申请人: 山东高速股份有限公司 , 山东省交通科学研究院
摘要: 本发明提供一种基于气象及交通数据的公路智慧管控系统,属于交通信息工程技术领域,该系统配置气象主控单元和交通监测单元收集交通网全路段的气象信息、交通信息,以报文的形式通过无线发送模块将公路现场的数据发送至该系统部署的因特网平台服务器,系统通过数据库对气象信息和交通信息进行存储和处理,形成公路公路交通安全管控策略,并通过该系统的智慧管控平台反馈给服务器,进行数据查询及提取,智慧管控平台配置,显示前端感知数据信息、查询和提取交通管控策略,实现人机交互。该系统能够实时监控公路交通重点路段气象数据,实时查看公路公路交通运行状态,结合公路安全管控策略,发布公路诱导策略,为公路交通运维管理人员提供决策支持。
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公开(公告)号:CN118070149A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410247111.6
申请日:2024-03-05
申请人: 山东高速集团有限公司创新研究院 , 山东省交通科学研究院
IPC分类号: G06F18/2415 , A61B5/18 , A61B5/318 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B60W40/08
摘要: 本发明公开了基于CNN‑LSTM驾驶员压力水平分类方法、电子设备及存储介质,属于疲劳驾驶检测技术领域,本发明要解决的技术问题为如何对驾驶员的压力进行分类,进而准确的判断驾驶员的驾驶状态,采用的技术方案为:通过驾驶模拟器或自然驾驶车采集ECG信号、车辆动态数据及环境数据;对ECG信号、车辆动态数据及环境数据进行预处理,得到预处理后的ECG信号、车辆动态数据及环境数据;将预处理后的ECG信号、车辆动态数据及环境数据馈送到单独的CNN网络中进行特征学习;使用滑动窗口策略将ECG信号进行分割,使窗口大小和重叠程度相等,并将分割窗口后的数据作为训练集,该训练集标签和原始实验标签相同。
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公开(公告)号:CN118673273A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410813731.1
申请日:2024-06-21
申请人: 山东高速基础设施建设有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 山东省交通科学研究院
IPC分类号: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/40
摘要: 本公开提供一种交通流预测方法和交通流预测系统,该交通流预测方法包括:获取待预测站点的历史交通流数据以及空间位置数据;对历史交通流数据以及空间位置数据进行预处理和特征提取以获得处理数据和特征数据;融合待预测站点的里程矩阵构建延迟感知特征提取模型;基于处理数据和特征数据,通过延迟感知特征提取模型获取延迟交互特征数据;对延迟交互特征数据进行卷积,以获取待预测站点在下一时间窗口的交通流。
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