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公开(公告)号:CN116738312A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310680699.X
申请日:2023-06-08
Applicant: 山东大学 , 山东高速东营发展有限公司 , 山东大学苏州研究院
IPC: G06F18/241 , G08B31/00 , G08B3/10 , A61B5/0205 , A61B5/257 , A61B5/28 , A61B3/11 , A61B3/113 , G06F18/213 , G06F18/214 , G07C5/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于车辆驾驶数据的危险驾驶行为识别预警方法及系统,获取车辆历史驾驶数据;从获取数据中,选取特征指标;将特征指标对应的数值与设定的特征阈值进行比较,为车辆驾驶数据的每个时间窗口标记危险驾驶行为标签;根据每个时间窗口的危险驾驶行为标签以及每个时间窗口对应的特征指标,得到危险驾驶行为数据集;将危险驾驶行为数据集与正常驾驶行为数据集合并得到总数据集;将总数据集输入到危险驾驶行为识别模型中,对模型进行训练,得到训练后的危险驾驶行为识别模型;获取待分析的车辆驾驶数据,从待分析的车辆驾驶数据中提取待分析的特征指标,将待分析的特征指标输入到训练后的危险驾驶行为识别模型中,输出驾驶行为识别结果。
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公开(公告)号:CN118197054B
公开(公告)日:2024-10-08
申请号:CN202410359604.9
申请日:2024-03-27
Abstract: 本发明提供了一种道路检测区域确定及交通流量检测方法及系统,对获取目标道路的激光雷达数据进行预处理,得到道路数据;基于所述道路数据,基于激光雷达传感器的检测范围和路段或交叉路口的特征,沿交通车道设置有效数据区域;将有效数据区域划分为多个检测区域,在每个检测区域,将各检测区域计算出的轨迹数和设置的假定真实流量进行比较,以预设的目标函数,采用自动遍历搜索方法,在各个检测区域内进行搜索,直到满足停止条件,确定最佳检测区域。本发明解决了现有技术中由于遮挡和传感器探测范围的限制,轨迹数据存在缺陷,导致无法从轨迹数据提取出交通量的问题。
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公开(公告)号:CN118197054A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410359604.9
申请日:2024-03-27
Abstract: 本发明提供了一种道路检测区域确定及交通流量检测方法及系统,对获取目标道路的激光雷达数据进行预处理,得到道路数据;基于所述道路数据,基于激光雷达传感器的检测范围和路段或交叉路口的特征,沿交通车道设置有效数据区域;将有效数据区域划分为多个检测区域,在每个检测区域,将各检测区域计算出的轨迹数和设置的假定真实流量进行比较,以预设的目标函数,采用自动遍历搜索方法,在各个检测区域内进行搜索,直到满足停止条件,确定最佳检测区域。本发明解决了现有技术中由于遮挡和传感器探测范围的限制,轨迹数据存在缺陷,导致无法从轨迹数据提取出交通量的问题。
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公开(公告)号:CN118960752B
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411433022.7
申请日:2024-10-15
Applicant: 山东大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及无人机路径规划技术领域,公开了一种高速公路多无人机巡检全过程路径规划方法及系统,其中方法,包括:构建静态障碍物栅格地图;在静态障碍物栅格地图内,根据自适应扩展领域的算法,分别确定无人机的第一路径和第二路径;根据第一路径和第二路径,分别对应计算出第一路径长度和第二路径长度,根据第一路径长度和第二路径长度,判断巡检全过程路径长度是否符合无人机的巡航距离要求;根据无人机行驶半径和待巡检路段的宽度,确定待巡检路段是否能被覆盖巡检;确定第三路径,确定第四路径,确定第五路径,将每个无人机的第三、第四和第五路径进行组合,得到每个无人机的完整路径。本发明使用便捷,规划结果全面实用。
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公开(公告)号:CN118961390B
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411440474.8
申请日:2024-10-16
Applicant: 山东大学
IPC: G01N3/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于基强度预测领域,为了解决目前落锤式弯沉仪无法区分不同层次的结构特性的问题,提供了一种基于FWD和分布式光纤的各层路基强度预测方法及系统。其中,基于FWD和分布式光纤的各层路基强度预测方法包括获取待测路基的落锤式弯沉仪数据;基于所述落锤式弯沉仪数据及训练好的第一预测模型,预测出待测路基的各层路基中的分布式光纤数据;基于所述各层路基中的分布式光纤数据及训练好的第二预测模型,预测出待测路基的各层路基强度。本发明实现了利用FWD数据来检测路基各层强度的目的。
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公开(公告)号:CN119067878A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411569877.2
申请日:2024-11-06
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了多光谱遥感图像数据预处理方法及系统,涉及图像预处理技术领域。包括获取多光谱遥感图像并进行降噪处理,得到待校正图像;确定基准图像,从待校正图像和基准图像中选取对应的地面控制点,基于选取的地面控制点对待校正图像进行几何校正,对几何校正后的图像进行图像重采样,完成图像配准;对配准后的图像进行辐射定标和大气校正;获取全色图像,将经过辐射定标和大气校正后的图像与全色图像进行融合,得到融合图像;利用矢量边界对融合图像进行裁剪,得到预处理后的多光谱遥感图像。本发明对于噪声能够高效去除,利用高精度的几何校正算法,消除由于传感器视角、地球曲率等因素引起的多光谱图像畸变。
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公开(公告)号:CN118960752A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411433022.7
申请日:2024-10-15
Applicant: 山东大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及无人机路径规划技术领域,公开了一种高速公路多无人机巡检全过程路径规划方法及系统,其中方法,包括:构建静态障碍物栅格地图;在静态障碍物栅格地图内,根据自适应扩展领域的算法,分别确定无人机的第一路径和第二路径;根据第一路径和第二路径,分别对应计算出第一路径长度和第二路径长度,根据第一路径长度和第二路径长度,判断巡检全过程路径长度是否符合无人机的巡航距离要求;根据无人机行驶半径和待巡检路段的宽度,确定待巡检路段是否能被覆盖巡检;确定第三路径,确定第四路径,确定第五路径,将每个无人机的第三、第四和第五路径进行组合,得到每个无人机的完整路径。本发明使用便捷,规划结果全面实用。
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公开(公告)号:CN117831686B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410250860.4
申请日:2024-03-06
Applicant: 山东大学 , 山东高速建设管理集团有限公司
Abstract: 本发明提出了基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统,涉及混凝土强度预测技术领域。包括获取椰壳纤维,将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数,基于不同的骨料参数构建对照实验组,使椰壳纤维与混凝土原材料混合,进行模型试件的浇筑;选取性能参数,通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能;建立随机森林预测模型,将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组,对随机森林预测模型进行训练;基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数,得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案。本发明能够通过随机森林预测算法预测出混凝土最佳强度时椰壳纤维的长度和配比。
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公开(公告)号:CN117606960B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311485910.9
申请日:2023-11-08
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出一种模拟运营期隧道病害演化机理的缩尺试验方法及系统,涉及隧道病害试验技术领域。包括确定缩尺模型比例;根据实际隧道断面尺寸,按照缩尺比例制作缩尺模型;根据隧道断面形状制作紧靠型传感装置,将紧靠型传感装置安装于缩尺模型的隧道内壁处;安装主动加载装置,模拟多轴应力条件、动态加载条件、不同的环境因素;对模型主动加载模拟试验条件,记录不同试验条件的传感器数据,直至模型产生明显变形,获得隧道全生命周期的状态数据。本发明对模型主动加载模拟试验条件,记录不同试验条件的传感器数据,能够获得隧道全生命周期的状态数据,可精确控制试验条件,包括加载条件、温度、湿度、振动等,实现了高度可控的实验环境。
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公开(公告)号:CN116978257B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311013573.3
申请日:2023-08-11
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开的基于轨迹预测的公路合流区冲突预警方法及系统,包括:当匝道和主路中均存在车辆时,获取匝道和主路中各车辆的运动轨迹数据;根据各车辆的运动轨迹数据对车辆进入合流区后的轨迹进行预测,获得各车辆进入合流区后的轨迹预测数据;根据各车辆的轨迹预测数据,判定两车是否经过合流区的同一截面;当判定两车经过同一截面时,判断两车是否存在交通冲突,其中,当两车的交通冲突指标大于设定的指标阈值时,判定两车存在交通冲突,两车的交通冲突指标为两车中较早到达同一截面车辆到达同一截面时两车的速度差除以两车到达同一截面的时间差。实现了对交通冲突的准确预测,并能根据预测结果给出相应的驾驶建议,保证合流区的安全。
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