一种基于连续弯沉盆的道路病害卷积神经网络识别方法

    公开(公告)号:CN117236102A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311034072.3

    申请日:2023-08-16

    申请人: 郑州大学

    摘要: 本发明公开了一种基于连续弯沉盆的道路病害卷积神经网络识别方法,涉及道路病害检测技术领域,包括以下步骤,首先为连续弯沉测试车辆配置标准轴载,布设弯沉盆的多个路表弯沉点位并通过顺序排列形成弯沉盆矩阵;再开展路面病害的动态弯沉响应分析;利用卷积神经网络算法构建连续弯沉盆与多种道路病害情况之间的非线性关系模型,并不断调整使其识别性能达到最优化;最后将实测道路连续弯沉盆数据输入卷积神经网络中,对该道路所具有的病害情况进行识别。本发明能够对道路病害进行多种类型与程度识别,实现了道路病害无损快速识别,满足道路病害识别的一般工程需求。

    基于安全限高理念的新型智能全自动限高栏

    公开(公告)号:CN209114373U

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201821881866.8

    申请日:2018-11-15

    申请人: 郑州大学

    摘要: 基于安全限高理念的新型智能全自动限高栏,包括左竖杆、右竖杆、左横杆和右横杆,左横杆左端与左竖杆上端之间设置有左液压阻尼器,右横杆右端与右竖杆上端之间设置有右液压阻尼器;左套筒前侧和右套筒前侧分别固定连接有一根高于左横杆和右横杆的仪器杆,两根仪器杆上均安装有红外传感器、高清摄像头、警报装置和太阳能电池板。本实用新型基于预警、安全、智能等理念,在碰撞前预警、碰撞后限高栏的弹开机制与恢复形式、对于超高且不顾警报的车辆的惩罚机制以及车辆来向对横杆及阻尼器的要求,保证了使用的安全性和合理性,避免了车杆相撞的惨剧和经济损失等一系列问题。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利