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公开(公告)号：CN109849785A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910203440.X
申请日：2019-03-18
申请人： 武汉理工大学 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于车联网的换道判定系统及方法。本发明系统包括：汽车速度传感器、车头测距传感器、车尾测距传感器、车头车载摄像、车尾车载摄像头、左侧车载摄像、右侧车载摄像头、汽车定位追踪器、车辆角度传感器、时间继电器、语音提示器、用户终端设备、传感网络通讯服务器、管理服务器。本发明通过用户终端设备根据车头测距传感器得到本车与本车道前车，本车与目标车道前车的距离，车尾测距传感器直接获得本车与目标车道后车的距离，计算纵向相对速度，根据纵向相对速度计算加速度；管理服务器分析车辆信息数据进行换道行为判定。本发明实现了车辆之间的信息互通，提高驾驶安全性，降低交通事故风险。
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公开(公告)号：CN109849900A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910192051.1
申请日：2019-03-14
申请人： 武汉理工大学 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC分类号： B60W30/045 , B60W10/06 , B62D6/00 , B62D15/02
摘要： 本发明提出了一种基于车路协同的汽车主动转向控制系统及方法。本发明包括基于车路协同的汽车主动转向控制系统。主动转向控制单元根据传感器采集的车辆周围信息和道路旁路基信号发射器发射的路面信息计算出车辆转弯的位置范围与理论车速及理论发动机转速；将理论车速、理论发动机转速分别传给节气门调节器、发动机转速控制器调节车速和发动机转速。车辆进行转弯时，系统检测到方向盘转角并将检测值传给主动转向控制单元，经过处理计算后得到转向附加角，并传给方向盘转角控制器，实现实时的主动转向控制。本发明基于车路协同思想，控制过程结合具体的道路信息，采用模型预测控制方法，有效提升车辆转弯的安全性、稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109849785B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910203440.X
申请日：2019-03-18
申请人： 武汉理工大学 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于车联网的换道判定系统及方法。本发明系统包括：汽车速度传感器、车头测距传感器、车尾测距传感器、车头车载摄像、车尾车载摄像头、左侧车载摄像、右侧车载摄像头、汽车定位追踪器、车辆角度传感器、时间继电器、语音提示器、用户终端设备、传感网络通讯服务器、管理服务器。本发明通过用户终端设备根据车头测距传感器得到本车与本车道前车，本车与目标车道前车的距离，车尾测距传感器直接获得本车与目标车道后车的距离，计算纵向相对速度，根据纵向相对速度计算加速度；管理服务器分析车辆信息数据进行换道行为判定。本发明实现了车辆之间的信息互通，提高驾驶安全性，降低交通事故风险。
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公开(公告)号：CN110493747B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201910725053.2
申请日：2019-08-06
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明提供了一种车联网环境下基于协同通信的自适应传输机制，对当前车联网中所有信息进行数据特征参数表征，得出各信息的信息价值大小，将处理后符合条件的信息依据其价值权重大小排列以确定信息传送顺序；由目标节点开始，提取信息遍历的节点信息以及相应的邻居节点信息参数，得到发送节点至目标节点的所有有效信息传输路径；计算每组的路径权值得到出发节点至目标节点之间所有互相协同的多路径传输网；将依价值权重大小排序的信息通过确定后的多路径传输网发送至目标节点，完成信息传送。本发明以信息价值为基础，对大量信息进行统一的信息特征参数表征，量化信息所占的权重，以信息价值进行选择性传输，实现网内节点互相协同的多路径传输。
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公开(公告)号：CN110519338A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910723276.5
申请日：2019-08-06
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明提供了一种基于协同通信的数据传输机制，由目标节点开始，提取数据包遍历的节点信息以及相应的邻居节点信息参数，得到发送节点至目标节点的所有有效数据传输路径；将数据传输路径中不与其它数据传输路径有共用边的划分一个组，将存在共享边的划分为一组；计算每组的路径权值，得到出发节点至目标节点之间所有互相协同的多路径传输网；将源节点通过多路径传输网发送至目标节点，完成信息传送。本发明通过全面结合当前车联网状况，基于传输的数据价值进行选择性传输，依据节点间移动趋势的差异性，建立基于协同通信的数据传输机制，实现网内节点互相协同的多路径传输，从而提升传输资源的利用率，达到网络传输性能优化的目标。
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公开(公告)号：CN109934095A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910059294.8
申请日：2019-01-22
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像水体提取方法及系统，该方法通过利用我国高分-1号/2号(GF-1/GF-2)以及资源-3号(ZY-3)卫星影像，结合U-net和Densenet两种深度学习的卷积神经网络(CNNs)结构的优势，建立了一种新型的提取水体的CNNs模型。通过对大量的高分遥感图像中的水体进行标注，得到影像中水体标注的结果作为训练集；用建立的CNNs模型对高分遥感图像进行训练试验并得到水体的二值化图像；将二值图像中识别出的像素值进行标识得到水体目标。本发明能够实现高精度、自动化的快速提取高分遥感影像中的水体信息，提升了水体提取的智能化、自动化水平和提取精度，能够广泛应用于水体提取相关的各个领域。
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公开(公告)号：CN109902571A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910065222.4
申请日：2019-01-23
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于无人机的公路绿化工程养护方法和系统，该方法将无人机应用于公路绿化工程日常管护和检修作业中，无人机具有能够搭载多种传感器、在短时间内获取大范围公路路域高分辨率影像、不受公路路面状况限制、不妨碍公路交通运行的特点。利用无人机搭载多种传感器获取公路路域高分辨率多源航拍影像数据，并结合数字图像处理技术对公路绿化工程植被进行分析，将解决现阶段公路绿化工程监测作业工作量大、人力耗费多、工作安全性能低等难点，同时为公路绿化工程的精准养护作业提供决策支持。
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公开(公告)号：CN109657880A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910021019.7
申请日：2019-01-09
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的船舶碰撞事故等级预测方法和系统，该方法通过构建船舶碰撞事故预测模型，实现对船舶碰撞事故的等级预测，从数据的角度出发，通过深度挖掘事故因素之间的联系，寻找事故因素之间的规律，代替主观性过强的专家知识法，实现船舶碰撞事故贝叶斯网络的建立。从方法的角度出发，基于贝叶斯网络构建船舶碰撞事故预测模型，解决船舶碰撞事故等级的预测问题，推动海事风险理论的发展。从应用的角度出发，研究成果可为会遇船舶航行指挥与应急决策提供科学依据。
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公开(公告)号：CN109272157A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811061310.9
申请日：2018-09-12
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 北京交通大学
摘要： 本发明涉及一种基于门控神经网络GRU的高速公路交通流参数预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：根据采集数据的高速路线信息和路段收费站经纬度信息初筛选研究路段数据；接着针对异常数据的表现形式进行异常数据清洗，然后以一定的时间周期计算得到速度时间序列，接着对时间序列数据缺失情况进行缺失数据填充；将填充后速度时间序列数据分为训练数据和测试数据，并利用训练数据训练得到交通流预测模型，最后利用预测得到的数据与测试数据进行误差分析。本发明利用GRU长时间记忆数据特征的优势，可以得到更高的预测精度，且预测模型参数相对较少，具有良好的可移植性，可以为交通管理部门交通诱导以及交通事故管理调度提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN107517267A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710788745.2
申请日：2017-09-05
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 北京中交通信科技有限公司
发明人： 解玉龙 , 耿丹阳 , 庞天婷 , 钟南 , 苏航 , 方志伟 , 张瀚予 , 秦婧 , 叶辉 , 林钦 , 屈芸 , 郭昆 , 杨磊 , 邓蕾 , 夏威 , 桑凌志 , 艾云飞 , 祁钰茜 , 佘绍一 , 张胜龙
CPC分类号： H04L67/12 , G01D21/02 , H04B7/18513 , H04B7/18517
摘要： 本发明公开一种船舶数据采集和传输控制终端系统，包括：船舶数据采集单元，采集船舶AIS设备的数据、船舶GPS设备输出的船舶位置数据和GPS时间数据、船舶工况数据、船舶局域网数据并传输至海事卫星数据传输控制单元；海事卫星数据传输控制单元，采集船舶罗经设备的船首向数据和船舶当前海域的气象数据，将接收的船舶数据采集单元传输的数据和海事卫星数据传输控制单元采集的数据通过海事卫星传输到岸端监测中心并接受岸端监测中心对船舶数据采集和传输控制终端系统的采集控制参数的远程配置。本发明实现了船舶与岸端监测中心的可靠通信。
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