一种道路交通标线识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114495060A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210085699.0

    申请日:2022-01-25

    摘要: 本申请公开了一种道路交通标线识别方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待识别的图像;基于MobileNet v2网络,对所述图像进行特征提取;基于MLFPN网络,对所述MobileNet v2网络提取到的特征进行多级多尺度特征提取,得到至少一个候选交通标线边界框、所述至少一个候选交通标线边界框中各边界框对应的交通标线类别以及置信度;根据各候选交通标线边界框对应的置信度,从所述至少一个候选交通标线边界框中选择满足置信度要求的交通标线边界框,得到识别出的目标交通标线;基于RepVGG网络,对所述目标交通标线进行状态检测,得到所述目标交通标线的状态。

    一种蓄车场内出租车候车时间的预测方法及装置

    公开(公告)号:CN106682783A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201710002747.4

    申请日:2017-01-03

    IPC分类号: G06Q10/04 G08G1/00

    CPC分类号: G06Q10/04 G08G1/00

    摘要: 本发明公开了一种蓄车场内出租车候车时间的预测方法及装置,该方法包括获取出租车在蓄车场内的排队信息以及候车点乘客的数量,确定所述出租车的排队信息与所述候车点乘客的数量的比值是否大于等于第一阈值,若是,则根据乘客平均上车时间以及所述出租车从所述蓄车场的出口至上客区的时间,确定所述出租车的候车时间。通过实时采集出租车在蓄车场内的排队信息、候车点乘客的数量,快速的预测出出租车进入蓄车场时需要等候的时间,以使出租车司机根据预测的候车时间选择是在蓄车场等待还是离开。

    一种道路交通标线识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114495060B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202210085699.0

    申请日:2022-01-25

    摘要: 本申请公开了一种道路交通标线识别方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待识别的图像;基于MobileNet v2网络,对所述图像进行特征提取;基于MLFPN网络,对所述MobileNet v2网络提取到的特征进行多级多尺度特征提取,得到至少一个候选交通标线边界框、所述至少一个候选交通标线边界框中各边界框对应的交通标线类别以及置信度;根据各候选交通标线边界框对应的置信度,从所述至少一个候选交通标线边界框中选择满足置信度要求的交通标线边界框,得到识别出的目标交通标线;基于RepVGG网络,对所述目标交通标线进行状态检测,得到所述目标交通标线的状态。

    一种出租车上客区乘客候车时间预测方法和装置

    公开(公告)号:CN106971246A

    公开(公告)日:2017-07-21

    申请号:CN201710236855.8

    申请日:2017-04-12

    IPC分类号: G06Q10/04 G08G1/00

    CPC分类号: G06Q10/04 G08G1/00

    摘要: 本发明实施例提供一种出租车上客区乘客候车时间预测方法和装置,获取乘客在出租车上客区的排队信息和候车点出租车数量,然后确定候车乘客数量是否小于等于候车点出租车载客能力,候车点出租车载客能力为候车点出租车数量与出租车平均载客量的乘积;若是,则根据乘客平均上车时间以及乘客的排队信息确定乘客的候车时间。本发明实施例中通过采集当前候车点乘客排队人数、蓄车场出租车等数据,综合放行车辆数、出租车平均载客量、出租车平均服务时间等因素,预测出租车上客区乘客候车时间,改变现有乘客盲目排队等待的现状,使在上客区内等候的乘客能根据等候的时间及时调整自己的行程。

    一种车辆违法载人检测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114639038A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210217438.X

    申请日:2022-03-07

    摘要: 本申请提供一种车辆违法载人检测方法、装置、设备及存储介质,涉及智能交通技术领域,方法包括:对行车视频中的多帧行车图像分别进行目标车辆检测以及行人检测,得到多帧行车图像各自的目标车辆检测结果和行人检测结果;若任一帧行车图像的目标车辆检测结果包括目标车辆的检测信息,且行人检测结果包括多个行人的检测信息,则根据该帧行车图像的目标车辆的检测信息和每个行人的检测信息,确定目标车辆与每个行人的位置关系及检测区域重叠度,基于此确定该帧行车图像中的目标车辆的载人判定结果;基于获得的各帧行车图像各自的目标车辆的载人判定结果,确定目标车辆是否违法载人。上述方案可以快速有效地检测目标车辆的违法载人行为。

    一种道路交通标志牌识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114495061A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210085944.8

    申请日:2022-01-25

    摘要: 本申请公开了一种道路交通标志牌识别方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待识别的图像;基于MobileNet v2网络,对所述图像进行特征提取;基于MLFPN网络,对所述MobileNet v2网络提取到的特征进行多级多尺度特征提取,得到至少一个候选交通标志牌边界框、所述至少一个候选交通标志牌边界框中各边界框对应的交通标志牌类别以及置信度;根据各候选交通标志牌边界框对应的置信度,从所述至少一个候选交通标志牌边界框中选择满足置信度要求的交通标志牌边界框,得到识别出的目标交通标志牌;基于RepVGG网络,对所述目标交通标志牌进行状态检测,得到所述目标交通标志牌的状态。

    一种停车换乘出行路线规划方法及装置

    公开(公告)号:CN106504577B

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201611037460.7

    申请日:2016-11-23

    IPC分类号: G08G1/14 G06Q10/04

    摘要: 本发明公开了一种停车换乘出行路线规划方法及装置,该方法包括根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息,确定驾车到达时可用的停车场,根据出发地的位置信息、目的地的位置信息和可用的停车场的位置信息,规划出出发地与目的地之间的多条停车换乘出行路线,并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本,从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线,并推送给用户。通过确定出出发地和目的地之间的可用的停车场,规划出先驾车到停车场,再换乘停车场附近的公共交通工具来实现停车换乘出行路线的规划,并基于每条停车换乘出行路线的出行成本推荐出最优的停车换乘出行路线。

    一种道路交通标志牌识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114495061B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202210085944.8

    申请日:2022-01-25

    摘要: 本申请公开了一种道路交通标志牌识别方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待识别的图像;基于MobileNet v2网络,对所述图像进行特征提取;基于MLFPN网络,对所述MobileNet v2网络提取到的特征进行多级多尺度特征提取,得到至少一个候选交通标志牌边界框、所述至少一个候选交通标志牌边界框中各边界框对应的交通标志牌类别以及置信度;根据各候选交通标志牌边界框对应的置信度,从所述至少一个候选交通标志牌边界框中选择满足置信度要求的交通标志牌边界框,得到识别出的目标交通标志牌;基于RepVGG网络,对所述目标交通标志牌进行状态检测,得到所述目标交通标志牌的状态。

    一种城市综合客运枢纽运行状态评价方法及装置

    公开(公告)号:CN106056285A

    公开(公告)日:2016-10-26

    申请号:CN201610379968.9

    申请日:2016-05-31

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/30

    CPC分类号: G06Q10/0639 G06Q50/30

    摘要: 本发明公开了一种城市综合客运枢纽运行状态评价方法及装置,该方法包括获取综合客运枢纽运行状态的因素集中第N层各评价因素对应的监测数据。根据第N层中的各评价因素对应的监测数据以及隶属度函数,确定第N层各评价因素构成的模糊关系矩阵。根据第N层各评价因素构成的模糊关系矩阵及权重,确定第N‑1层各评价因素构成的模糊关系矩阵,直至得到因素集中首层评价层的各评价因素构成的模糊关系矩阵。基于各评价因素的监测数据及相应的隶属度函数,可以得到各评价因素的模糊关系矩阵,然后基于模糊数学运算,得到综合客运枢纽运行状态的评价结果,可以帮助枢纽管理者进行科学化、精细化的高效管理,帮助出行旅客减少换乘时间,提高换乘效率。

    一种道路交通护栏识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114529885A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210219737.7

    申请日:2022-03-08

    摘要: 本申请公开了一种道路交通护栏识别方法及装置,图像识别技术领域与交通技术领域相结合的技术领域。该方法包括:获取待识别的图像;基于可变形卷积神经网络,对所述图像进行任意形状框的特征提取,识别得到所述图像中的交通护栏;其中,所述可变形卷积神经网络包括五组残差块,每一个残差块都由两层卷积神经网络组成,所述五组残差块中第一至第三组残差块中的每个残差块依次采用1*1的卷积核和3*3的卷积核对输入的特征图进行正常卷积,第四组残差块与第五组残差块中的每个残差块依次采用1*1的卷积核和3*5的卷积核对输入的特征图进行可变形卷积;基于二分类交叉熵损失函数,对所述交通护栏进行状态检测,得到所述交通护栏的状态。