公开(公告)号：CN117111055A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310723468.2

申请日：2023-06-19

Applicant: 山东高速集团有限公司 ,  长安大学

Inventor： 王孜健 ,  周洲 ,  么新鹏 ,  程鑫 ,  张涵 ,  徐志刚 ,  荣文 ,  刘霈源 ,  范颂华 ,  牛亚妮 ,  宁航

IPC: G01S13/86

Abstract: 本发明提供了一种基于雷视融合的车辆状态感知方法，属于自动驾驶技术领域，包括：利用车载相机获取第一车辆周围的二维图像，利用车载雷达获取第一车辆周围的三维雷达点云数据；获取相机和雷达之间的旋转平移矩阵；使用旋转平移矩阵将雷达获取的雷达点云数据投影到二维图像中，结合其他车辆相对于第一车辆的距离信息得到二维图像中每一个点的距离信息；根据二维图像中每一个点的距离信息，在二维图像中输出其他车辆相对于第一车辆的距离信息，实现基于雷视融合的车辆状态感知。该方法能够进行车辆状态感知。

公开(公告)号：CN119740192A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202510239407.8

申请日：2025-03-03

Applicant: 山东高速集团有限公司创新研究院 ,  长安大学

Inventor： 王孜健 ,  周洲 ,  么新鹏 ,  程鑫 ,  张涵 ,  徐志刚 ,  荣文 ,  刘霈源 ,  范颂华 ,  牛亚妮

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种路侧视角下基于多源数据融合的车辆状态采集方法，本发明涉及数据分析技术领域，包括以下步骤：在路侧部署多种采集设备采集车辆状态和环境条件的原始数据，并对采集的原始数据进行预处理；对预处理后的不同传感器采集的原始数据进行时间同步操作。该路侧视角下基于多源数据融合的车辆状态采集方法，通过分析不同环境条件下传感器数据的状况，并分析对车辆状态数据采集的干扰程度，量化分析以便实施对应的数据调整措施，进而提高后续交通管理的准确度，通过整合不同来源的数据，实现车辆状态的实时监测和动态交通管理，从而为交通管理部门制定针对性的预防措施提供科学依据。

公开(公告)号：CN116665171A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310680846.3

申请日：2023-06-09

Applicant: 长安大学

Inventor： 牛亚妮 ,  程鑫 ,  刘霈源 ,  周经美 ,  刘伟 ,  高建金 ,  曹轩 ,  武毓 ,  李雨祺 ,  邸林杰 ,  程灿 ,  周洲

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于RSUNet的道路病害检测方法，构建基于RSUNet的道路病害检测模型，该模型包括CNN编码器、CNN解码器和swin transformer模块，能够进行裂缝的自动检测，减少人力物力的使用，加快道路裂缝检测的进程；另一方面，该模型能够同时针对多种道路场景，对大多数病害能够准确识别，将训练好的模型权重保存后，直接可对待检测图像进行批量检测。

公开(公告)号：CN116563691A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310503910.0

申请日：2023-05-06

Applicant: 长安大学

Inventor： 程鑫 ,  牛亚妮 ,  周经美 ,  周洲 ,  刘霈源 ,  刘伟 ,  高建金 ,  曹轩 ,  武毓 ,  李雨祺 ,  邸林杰 ,  程灿

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于TransUnet模型的道路病害检测方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括以下步骤：获取待检测道路图像；将待检测道路图像输入至TransUnet模型中，输出分割图像；根据分割图像确定道路病害区域。本发明的TransUnet模型以Unet网络为框架，融合了CNN层以及多个transformer层。在encoder结构上运用了transformer的encoder结构，在上采样过程加入CNN从而获取较多的局部信息，能够在较小数据集中表现出较优的表现，在缺乏数据集的情况下本发明方法就具有较大的优势，且本发明对较小裂缝的识别具有较好的效果。