公开(公告)号：CN115217124B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202110413954.5

申请日：2021-04-16

申请人： 河北省交通规划设计研究院有限公司

发明人： 朱冀军 ,  高岭 ,  李建朋 ,  曹正波 ,  高辉 ,  陈大豹 ,  刘丽丽 ,  何永茂 ,  张举智 ,  梁敬轩 ,  冯明月 ,  纪强 ,  张红强 ,  王斌 ,  丁鹏飞 ,  王波

IPC分类号： E02D17/20 ,  E02D3/12 ,  E03F3/04

摘要： 本发明涉及一种用于边坡扩挖的原位支挡结构及施工方法，属于边坡加固技术领域，解决了现有技术中开挖工程量大、占地面积大的问题。本发明提供一种用于边坡扩挖的原位支挡结构，包括边坡本体内的注浆岩土体、注浆钢花管单元和坡内排水装置。本发明无需大量挖方，减少了对原有边坡的破坏，进而也减少了边坡失稳的风险。

公开(公告)号：CN115456036A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202110649348.3

申请日：2021-06-08

申请人： 河北省交通规划设计研究院有限公司 ,  河北雄安京德高速公路有限公司 ,  北京交通大学

发明人： 王志斌 ,  李春杰 ,  赵建东 ,  邱文利 ,  焦彦利 ,  许忠印 ,  付增辉 ,  权恒友 ,  陈溱 ,  韩明敏 ,  王亚世 ,  余智鑫 ,  戴维森 ,  董立强 ,  陈蕾 ,  党永强 ,  蔡建辉 ,  王斌 ,  陈攀 ,  张博 ,  丁鹏飞 ,  李海冬 ,  张少波 ,  吴国宾 ,  戎翠 ,  张垚 ,  陈攀峰 ,  张晨阳

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始北斗数据，将原始北斗数据进行清洗并统一时间间隔，得到速度时间序列数据；为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练；将待识别的速度时间序列数据输入训练后的符号化多通道卷积神经网络模型，得到异常驾驶行为的识别结果。

公开(公告)号：CN115217124A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202110413954.5

申请日：2021-04-16

申请人： 河北省交通规划设计研究院有限公司

发明人： 朱冀军 ,  高岭 ,  李建朋 ,  曹正波 ,  高辉 ,  陈大豹 ,  刘丽丽 ,  何永茂 ,  张举智 ,  梁敬轩 ,  冯明月 ,  纪强 ,  张红强 ,  王斌 ,  丁鹏飞 ,  王波

IPC分类号： E02D17/20 ,  E02D3/12 ,  E03F3/04

摘要： 本发明涉及一种用于边坡扩挖的原位支挡结构及施工方法，属于边坡加固技术领域，解决了现有技术中开挖工程量大、占地面积大的问题。本发明提供一种用于边坡扩挖的原位支挡结构，包括边坡本体内的注浆岩土体、注浆钢花管单元和坡内排水装置。本发明无需大量挖方，减少了对原有边坡的破坏，进而也减少了边坡失稳的风险。

公开(公告)号：CN115456036B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202110649348.3

申请日：2021-06-08

申请人： 河北雄安京德高速公路有限公司 ,  河北省交通规划设计研究院有限公司 ,  北京交通大学

发明人： 王志斌 ,  邱文利 ,  许忠印 ,  权恒友 ,  李春杰 ,  赵建东 ,  董立强 ,  陈攀 ,  张博 ,  李海冬 ,  张少波 ,  焦彦利 ,  张垚 ,  陈攀峰 ,  张晨阳 ,  付增辉 ,  韩明敏 ,  王亚世 ,  陈溱 ,  余智鑫 ,  戴维森 ,  陈蕾 ,  党永强 ,  蔡建辉 ,  王斌 ,  丁鹏飞 ,  吴国宾 ,  戎翠

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始北斗数据，将原始北斗数据进行清洗并统一时间间隔，得到速度时间序列数据；为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练；将待识别的速度时间序列数据输入训练后的符号化多通道卷积神经网络模型，得到异常驾驶行为的识别结果。

公开(公告)号：CN115731261B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202110997952.5

申请日：2021-08-27

申请人： 河北省交通规划设计研究院有限公司 ,  北京交通大学

发明人： 雷伟 ,  赵建东 ,  李春杰 ,  闫涛 ,  焦彦利 ,  韩明敏 ,  田子立 ,  吕璇 ,  侯晓青 ,  张龙 ,  朱丹 ,  王亚州 ,  刘耀武 ,  孙闻鹏 ,  牛兆霞 ,  王京力 ,  吕佳泽 ,  丁鹏飞

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T5/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

摘要： 本发明涉及一种基于高速公路雷达数据的车辆换道行为识别方法及系统，属于车辆换道识别技术领域，解决了现有技术中基于雷达数据的车辆换道识别方法可靠性较低且识别精度差的问题。方法包括：获取高速公路的雷达数据，基于雷达数据生成车辆初始轨迹；将车辆初始轨迹进行清洗后，基于改进的弗雷歇距离轨迹匹配算法进行匹配，得到车辆轨迹；将车辆轨迹进行异常去除和平滑后，提取特征数据，并为特征数据添加类别标签，得到样本数据，其中，类别标签包括换道或非换道；基于样本数据对支持向量机模型进行训练，得到最优的支持向量机模型；将待识别的车辆初始轨迹特征数据输入最优的支持向量机模型，得到车辆换道行为的识别结果。