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公开(公告)号：CN109211202A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811118398.3
申请日：2018-09-21
申请人： 长安大学
CPC分类号： G01C11/04 , G01C21/20 , G06K9/0063
摘要： 本发明属于高速公路边坡巡查技术领域，具体涉及一种基于无人机的高速公路边坡巡查的路径优化方法：步骤1，对无人机拍摄质量进行控制，以获取最佳拍摄角度；步骤2，对拍摄对象进行分类，并根据分类情况确定拍摄方式；步骤3，通过无人机拍摄需要拍摄的对象，根据拍摄的图片，进行排查，提取出图片中边坡存在的病害嫌疑点；步骤4，计算各病害嫌疑点之间的距离，并构建病害嫌疑点的邻接矩阵；步骤5，将步骤4构建的邻接矩阵作为模拟退火算法的输入，计算得到无人机遍历病害嫌疑点的最短路径。本发明通过无人机对高速公路边坡进行巡查，并且能够规划处合理的巡查路径，能够解决现有技术中存在的人工巡查工作量大的问题。
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公开(公告)号：CN110378531A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910652102.4
申请日：2019-07-18
申请人： 长安大学
摘要： 一种融合时空特征的交通流预测方法，包括以下步骤：步骤1，先对数据进行预处理；步骤2，引入自动编码器得到数据特征；步骤3，引入SAEs模型，获取空间特征；步骤4，引入LSTM模型，获取时间特征；步骤5，将SAEs模型与LSTM模型综合起来得到理想的混合模型，建立一种混合深度学习模型SAEs-LSTM来预测城市高速公路的交通流。本发明模型综合利用了时间与空间信息，对已收集到的数据库的信息分析利用得更充分，从而预测结果能更精准。
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公开(公告)号：CN109255944A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811169399.0
申请日：2018-10-08
申请人： 长安大学
摘要： 本发明涉及高速公路应急处置技术领域，具体涉及交通事故应急救援车辆的配置与派遣方法，先根据发生交通事故后应急处置难度以及交通事故对路网的影响程度对交通事故中的参与救援部门种类、事故点通行能力、道路影响范围和预计应急处置时间进行量化评分；再通过层次分析法利用量化评分结果得到交通事故影响等级；再确定交警巡逻车的数量、路政巡逻车的数量、交警巡逻车的种类、路政巡逻车的种类、清扫车所需的数量、医疗救护车的数量、清障车的数量和清障车的种类，并利用机会成本法对交警巡逻车、路政巡逻车、清扫车、医疗救护车和清障车进行派遣。本发明解决了高速公路发生事故后应急救援车辆配置与派遣、受伤人员及时救助的问题。
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公开(公告)号：CN109255944B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201811169399.0
申请日：2018-10-08
申请人： 长安大学
摘要： 本发明涉及高速公路应急处置技术领域，具体涉及交通事故应急救援车辆的配置与派遣方法，先根据发生交通事故后应急处置难度以及交通事故对路网的影响程度对交通事故中的参与救援部门种类、事故点通行能力、道路影响范围和预计应急处置时间进行量化评分；再通过层次分析法利用量化评分结果得到交通事故影响等级；再确定交警巡逻车的数量、路政巡逻车的数量、交警巡逻车的种类、路政巡逻车的种类、清扫车所需的数量、医疗救护车的数量、清障车的数量和清障车的种类，并利用机会成本法对交警巡逻车、路政巡逻车、清扫车、医疗救护车和清障车进行派遣。本发明解决了高速公路发生事故后应急救援车辆配置与派遣、受伤人员及时救助的问题。
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公开(公告)号：CN109211202B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201811118398.3
申请日：2018-09-21
申请人： 长安大学
摘要： 本发明属于高速公路边坡巡查技术领域，具体涉及一种基于无人机的高速公路边坡巡查的路径优化方法：步骤1，对无人机拍摄质量进行控制，以获取最佳拍摄角度；步骤2，对拍摄对象进行分类，并根据分类情况确定拍摄方式；步骤3，通过无人机拍摄需要拍摄的对象，根据拍摄的图片，进行排查，提取出图片中边坡存在的病害嫌疑点；步骤4，计算各病害嫌疑点之间的距离，并构建病害嫌疑点的邻接矩阵；步骤5，将步骤4构建的邻接矩阵作为模拟退火算法的输入，计算得到无人机遍历病害嫌疑点的最短路径。本发明通过无人机对高速公路边坡进行巡查，并且能够规划处合理的巡查路径，能够解决现有技术中存在的人工巡查工作量大的问题。
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