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公开(公告)号：CN115841560A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310001133.X
申请日：2023-01-03
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为土颗粒二维特征数据集的构建方法、土颗粒降维识别方法，利用不同角度边界拟合，来获得简易的土颗粒素描三维模型，并根据不同埋深的俯视图建立二维特征数据集，使二维特征数据集与土颗粒素描三维模型相匹配。所述降维识别方法，利用二维特征数据集建立土颗粒埋深数据集，结合人工智能算法，建立可预测半覆盖土颗粒素描三维模型的埋深和粒径的神经网络预测模型，即可预测土颗粒三维尺度的降维识别。通过现场采集半遮盖不规则土颗粒拍摄其不同埋深的俯视图特征，与数据集匹配，来实现降维预测土颗粒的埋深及粒径，避免了直接利用三维重构来建立三维模型而带来的复杂性，更加简便有效。
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公开(公告)号：CN115034697B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210968561.5
申请日：2022-08-12
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于多域分析的多元智能压实指标分级优选方法及系统，将数理统计‑线性回归‑神经网络三方面结合在一起，能够根据压实工况对智能压实指标进行修正，并对每个施工层分别按照三级优选的方式确定每一层每一遍的优选的压实质量评价指标，极大程度避免经验主义和人为因素造成的影响，有利于高效评价压实施工质量。优选系统中在选定的ECV评价及压实度预测评价之外，还对ECV的使用效果进行了评价，在试验段确定有效压实指标ECV的有效区间，施工段也在有效区间进行预测，并根据试验段和施工段的偏差率来评价压实质量，有效避免了传统简单质量指标不具有足够可靠性的问题，确保质量评价结果的真实性。
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公开(公告)号：CN114495068A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210400887.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于人机交互和深度学习的路面健康检测“元”方法，采用了人机交互和虚拟现实的原理，真正意义上将人工与计算机视觉结合在了一起，利用高准确率的计算机视觉模型对于人工进行提示，对于单一且枯燥的路面场景，省去了人眼大部分的寻找病害的工作，检测时利用人工辅助实时判断计算机视觉的识别结果，依靠人机交互实时纠正，弥补了当前路面检测方法和仪器在传统人工检测和计算机视觉检测之间的衔接空白，提高了计算机视觉对于复杂路面情况的正确率，又改善了人工检测的效率低下、需要封闭交通的缺点，对于低等级公路、次干路和支路行驶速度低，路面的病害情况复杂多样的情况，具有很高的实用性。
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公开(公告)号：CN114285063A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210213645.8
申请日：2022-03-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于短期碳排放因子的电动汽车减碳智能充电方法，该方法包括以下内容：将不同天的同一时段的总二氧化碳排放量和电力系统的总发电量进行线性拟合，以斜率作为t时段电力系统的短期碳排放因子；以不同时间段的数据为基础，以电力系统负荷方差、碳排放量为优化成本建立目标函数f1和f2；当电动汽车处于空车或熄火状态超过40分钟时，电动汽车被认为能进行充电，记录能进行充电的电动汽车车辆信息，得到前往充电的电动汽车数据集；获得前往充电的电动汽车数据集的充电开始时间和电动汽车的充电初始电量，以充电开始时间和充电初始电量为输入，以目标函数为优化目标，利用双层非支配遗传算法获得最优充电开始时间和实际的充电电量。
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公开(公告)号：CN113177735B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110571984.9
申请日：2021-05-25
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的公路路面全生命周期质量追溯方法，该追溯方法首先以若干道路的历史数据建立数据库，然后利用该数据库和人工神经网络建立道路使用性能预测神经网络模型。在性能预测模型的基础上，对运营期的高速公路提供养护决策，并可以结合遗传算法对建设期高速公路的建设期数据进行规划，指导施工。本发明将道路全生命周期的各种指标数据作为考察对象，并根据各指标不同的属性分别进行数据处理，整合成数据库，结合人工神经网络和遗传算法，实现高速公路全生命周期的追溯。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113918538A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111195410.2
申请日：2021-10-14
Applicant: 河北工业大学 , 河北省高速公路延崇管理中心
Abstract: 本发明为一种基于人工神经网络的新建道路养护数据迁移系统，该迁移系统包括以下内容：选择与新建道路最为相似的已有道路，以该已有道路的历史数据为基础训练神经网络，建立迁移模型；所述迁移模型的输入为每个路龄下的已有道路初始使用性能指标、交通量参数比、环境参数比、道路结构参数比，迁移模型的输出为新建道路的路面使用性能，表征已有道路与新建道路之间的相关性；根据迁移模型能获得新建道路未来的路面使用性能，对新建道路进行预养护管理。该系统解决新建道路数据资料少，数据缺失的问题，并且降低主观性，滞后性对新建道路养护的影响，达到准确及时的预养护效果。
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公开(公告)号：CN113808128A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111195585.3
申请日：2021-10-14
Applicant: 河北工业大学 , 河北雄安荣乌高速公路有限公司
Abstract: 本发明为基于相对坐标定位算法的智能压实全过程可视化控制方法，该控制方法包括以下内容：利用平地机采集全路段的路面图像，全路段的路面图像按照桩号进行处理存储，构成图像集；将该图像集通过深度学习神经网络中的Segnet网络输出的带有异物标签的图像集；将带有异物标签的图像集经相对坐标定位算法转换为带异物外接圆且圆心在整段公路坐标上的实际距离的图像集，简称道路全段异物图像集；将道路全段异物图像集通过深度学习神经网络中的CNN网络进行处理，识别压路机行驶条带下各条带图像，判断是否存在异物；根据异物情况确定预警信息，指导压实作业，解决卫星定位误差较大、平地机与压路机路径难以拟合的问题，实时调整路基压实参数。
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公开(公告)号：CN113177735A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110571984.9
申请日：2021-05-25
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的公路路面全生命周期质量追溯方法，该追溯方法首先以若干道路的历史数据建立数据库，然后利用该数据库和人工神经网络建立道路使用性能预测神经网络模型。在性能预测模型的基础上，对运营期的高速公路提供养护决策，并可以结合遗传算法对建设期高速公路的建设期数据进行规划，指导施工。本发明将道路全生命周期的各种指标数据作为考察对象，并根据各指标不同的属性分别进行数据处理，整合成数据库，结合人工神经网络和遗传算法，实现高速公路全生命周期的追溯。
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公开(公告)号：CN112985608A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110137412.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种沥青运料过程温度监测方法及系统，该方法包括步骤一、采集多组数据，每组数据包括风速、气温、沥青混合料向外辐射温度和各个测温点处的沥青混合料实际温度这四种参数；步骤二、构建温度监测模型；步骤三、利用步骤二得到的温度监测模型进行沥青混合料运输过程中的温度监测。该系统包括智能处理设备、数据采集仪、非接触式红外温度探测仪、接触式温度探针、风速传感器和温度计；所述数据采集仪与智能处理设备通信，非接触式红外温度探测仪和接触式温度探针均与数据采集仪连接；风速传感器和温度计将采集的数据传输至智能处理设备。该方法实现运输过程中无接触式智能监测，解决了沥青混合料运料过程中温度不易实时监测的问题。
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公开(公告)号：CN112252292A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011103702.4
申请日：2020-10-15
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于人工神经网络的高速公路压实度实时监测方法，该方法利用历史数据训练神经网络建立压实度计算模型，考虑填筑体参数、压路机控制参数和传感器获取参数，应用于压实施工中的压实度实时计算和实时显示，提高预测精度及计算效率。根据数据平台获取历史数据，训练压实度计算模型，将训练好的压实度计算模型调入到压路机控制系统中，在压路机工作之前，将测得的压实前填筑体参数和压路机控制参数输入到压路机控制系统所调入的压实度计算模型之中，结合压实过程中收集得到的压路机控制参数和传感器获取参数，实时反馈压实度。该方法考虑多种应用场景的不同工况，为压实的全过程监控体系的建立创造条件，具有普适性。
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