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公开(公告)号:CN114393689B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202111488563.6
申请日:2021-12-07
申请人: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 湖南科技大学
摘要: 本发明一种T梁生产的分层自动给料控制系统及控制方法,其包括T梁图像三维重建模块、集成控制器、图像采集单元和给料器,T梁图像三维重建模块用于在集成控制器中生成T梁图像三维重建模型;图像采集单元用于实时采集T梁的分层浇筑量,并将分层浇筑量传输给集成控制器;集成控制器用于接收分层浇筑量,并将分层浇筑量与T梁图像三维重建模型中对应层级的混凝土浇筑量进行对比,根据对比结果为给料器发送给料工作指令;给料器根据集成控制器发送的给料工作指令继续给料作业或停止给料作业。本发明与现有的人工给料和振捣相比,具有快速、高效、与使用安全的优点,节省了人力,保证了施工效率和施工质量。
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公开(公告)号:CN114290503A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111488567.4
申请日:2021-12-07
申请人: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 湖南科技大学
IPC分类号: B28B11/24 , B28B17/00 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/06 , G06F119/08
摘要: 本发明涉及桥梁施工质量技术领域,具体是一种T梁蒸汽养生发生器功率控制方法,收集T梁蒸汽养生过程特征数据建立数据集,以特征数据为自变量,蒸汽发生器功率为因变量,建立并训练基于支持向量机的回归模型;将实时的特征数据代入基于所述回归模型的智能控制器,通过智能控制器得到蒸汽发生器此时养护的最佳功率;将最佳功率输入蒸汽发生器,使得蒸汽发生器保持最佳功率值对T粱进行养护,利用温湿度传感器与智能控制器通过回归计算预测出蒸汽发生器的实时最佳功率,能够对外界环境进行实时地做出反应,提高养护后T粱的性能,而且能够有效节约资源,避免浪费,绿色环保。
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公开(公告)号:CN114290503B
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202111488567.4
申请日:2021-12-07
申请人: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 湖南科技大学
IPC分类号: B28B11/24 , B28B17/00 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06F119/06 , G06F119/08
摘要: 本发明涉及桥梁施工质量技术领域,具体是一种T梁蒸汽养生发生器功率控制方法,收集T梁蒸汽养生过程特征数据建立数据集,以特征数据为自变量,蒸汽发生器功率为因变量,建立并训练基于支持向量机的回归模型;将实时的特征数据代入基于所述回归模型的智能控制器,通过智能控制器得到蒸汽发生器此时养护的最佳功率;将最佳功率输入蒸汽发生器,使得蒸汽发生器保持最佳功率值对T粱进行养护,利用温湿度传感器与智能控制器通过回归计算预测出蒸汽发生器的实时最佳功率,能够对外界环境进行实时地做出反应,提高养护后T粱的性能,而且能够有效节约资源,避免浪费,绿色环保。
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公开(公告)号:CN114393689A
公开(公告)日:2022-04-26
申请号:CN202111488563.6
申请日:2021-12-07
申请人: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 湖南科技大学
摘要: 本发明一种T梁生产的分层自动给料控制系统及控制方法,其包括T梁图像三维重建模块、集成控制器、图像采集单元和给料器,T梁图像三维重建模块用于在集成控制器中生成T梁图像三维重建模型;图像采集单元用于实时采集T梁的分层浇筑量,并将分层浇筑量传输给集成控制器;集成控制器用于接收分层浇筑量,并将分层浇筑量与T梁图像三维重建模型中对应层级的混凝土浇筑量进行对比,根据对比结果为给料器发送给料工作指令;给料器根据集成控制器发送的给料工作指令继续给料作业或停止给料作业。本发明与现有的人工给料和振捣相比,具有快速、高效、与使用安全的优点,节省了人力,保证了施工效率和施工质量。
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公开(公告)号:CN114267173B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202111518366.4
申请日:2021-12-13
申请人: 河北雄安京德高速公路有限公司
摘要: 本发明公开了高速公路时空特征的多源数据融合方法、装置及设备,获取高速公路全景交通数据;将SCATS地感线圈数据和门架系统数据均与高速公路路网进行匹配,并对高速公路路网进行双层次路网划分,得到交通区域划分数据和交通区域关联数据;根据门架系统数据和高速出入口记录数据,得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据;根据高速公路沿线气象数据,得到基于时态栅格模型的气象变化数据;根据交通区域关联数据,将各子交通区域的交通通行状态数据和通行影响因素数据进行融合,得到高速公路时空特征。本发明能够融合各类多源异构的传感器数据,保留交通数据特有的时间和空间特征,构建全息交通数据为面向安全与效率的出行业务服务。
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公开(公告)号:CN115527076A
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202110640515.8
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 , 雷伟 , 赵建东 , 邱文利 , 李春杰 , 许忠印 , 权恒友 , 侯晓青 , 余智鑫 , 赵清杰 , 解振龙 , 张凯丽 , 陈溱 , 冯雷 , 杨海峰 , 相宏伟 , 高新文 , 刘鹏祥 , 陈大豹 , 张莹 , 王斌 , 王洪涛 , 王京力 , 王波 , 刘栋 , 郝文世
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06N3/04
摘要: 本发明涉及一种营运车辆异常驾驶行为识别模型的构建方法及系统,属于智能交通技术领域,解决了现有技术中构建的识别模型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数据,将原始数据进行清洗;将清洗后的原始数据统一时间间隔,得到速度时间序列数据,并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,得到最优符号化多通道卷积神经网络模型。
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公开(公告)号:CN113932696B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202111006065.3
申请日:2021-08-30
申请人: 河北雄安京德高速公路有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G01B7/004
摘要: 本发明公开了一种基于GNSS的高速公路压实监测方法及装置。压实层厚度是高速公路施工建设中路基填筑时十分关注的一项指标,但对于该项指标的测算目前仍大量采用传统的四等水准测量。本方法针对传统测量手段需要大量人工操作的问题,将定位装置安装在压路机顶部并获取原始观测数据,利用BDS‑3(北斗三号卫星)与GPS组合定位的方式,提出了压实层厚度的实时计算方法以及压实层厚度及精度评定的后处理方法。首先获取压路机每一时刻的三维坐标,并依据平面坐标建立格网区域。再以单个格网为基础,以高差为原则对其进行分层储存。当存在两层及以上分层数据时,即可计算得出分层厚度信息,与利用二等水准方式测得的层厚值对比,即可进行精度评定。
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公开(公告)号:CN114611266B
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202111460072.0
申请日:2021-12-02
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 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F119/02
摘要: 本发明提出了一种无真值系统下的交通雷达跟踪性能评估方法,不需要目标真值信息作为输入,通过对交通雷达数据观察并总结,本发明将交通雷达航迹分为四种:ID号唯一航迹、ID号切换航迹、分裂航迹和虚假航迹。ID号唯一指的是一个目标只对应一条航迹的情况,后三种为非ID号唯一类型,会影响到场景中的真实目标信息统计;本发明首先在所有航迹中剔除虚假航迹,然后通过关联和识别方法统计ID号切换航迹和分裂航迹,以及剩下的ID号唯一航迹;基于三种航迹建立了三个指标,能够体现出交通雷达跟踪系统的性能表现,可以作为交通雷达在测试和安装时的参考。
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公开(公告)号:CN115527076B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202110640515.8
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 , 雷伟 , 许忠印 , 权恒友 , 赵建东 , 李春杰 , 冯雷 , 杨海峰 , 高新文 , 刘鹏祥 , 张莹 , 王洪涛 , 刘栋 , 郝文世 , 侯晓青 , 赵清杰 , 余智鑫 , 解振龙 , 张凯丽 , 陈溱 , 相宏伟 , 陈大豹 , 王斌 , 王京力 , 王波
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06N3/0464
摘要: 本发明涉及一种营运车辆异常驾驶行为识别模型的构建方法及系统,属于智能交通技术领域,解决了现有技术中构建的识别模型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数据,将原始数据进行清洗;将清洗后的原始数据统一时间间隔,得到速度时间序列数据,并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,得到最优符号化多通道卷积神经网络模型。
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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
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。
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