山東高速路橋國際工程有限公司;中國水利水電第八工程局有限公司劉凱獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉山東高速路橋國際工程有限公司;中國水利水電第八工程局有限公司申請的專利一種機場瀝青道面抗滑能力預測方法及預測系統構建方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114842345B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210569735.0,技術領域涉及:G06V20/10;該發明授權一種機場瀝青道面抗滑能力預測方法及預測系統構建方法是由劉凱;趙連旨;齊魯杰;朱巖;劉中良;陳振山;呂金;王棟;何愛東;李重用;劉曉東;楊海波;石祥玉;張喜忠;時圣輝;萬海峰;劉亞敏;任金來設計研發完成,并于2022-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種機場瀝青道面抗滑能力預測方法及預測系統構建方法在說明書摘要公布了:本發明提出了一種機場瀝青道面抗滑能力預測方法及該方法中使用的預測系統的構建方法,先通過采集不同天氣情況下的大量的機場道面照片和道面的抗滑等級,利用本發明構建的ApRdAntiSkidNet網絡進行訓練,得到一個最佳的圖像識別模型。之后僅需要采集機場的道面照片就可以使用ApRdAntiSkidNet圖像識別模型對道面進行實時抗滑能力的預測,并及時將抗滑能力反饋給無人駕駛系統或者相關部門,對飛行器速度做相應的限制或者道面進行調整,從而保證機場的運營安全。ApRdAntiSkidNet網絡架構使用了類似卷積神經網絡中的層次化構建方法,對于機場瀝青道面的圖像,采用不同尺度和倍率的下采樣,能夠在不同的尺度上提取瀝青道面的紋理和構造特征,從而最終有利于抗滑能力的精確分類。
本發明授權一種機場瀝青道面抗滑能力預測方法及預測系統構建方法在權利要求書中公布了:1.一種構建基于深度學習圖像識別的機場瀝青道面抗滑能力預測系統的方法,其特征在于,包括如下步驟: S1:機場瀝青道面圖像的收集 使用高速相機在不同的天氣條件下通過不同的機場瀝青道面拍下對應的若干照片,同時對道面進行抗滑等級測試,獲得抗滑等級數據集;天氣條件包括:晴、雨、雪、結冰、霜; S2:圖像預處理 將數據集中的所有照片統一縮放成相同的像素大小,同時對圖像進行邊緣銳化,去除噪聲; S3:預處理后的圖像分為訓練集、驗證集和測試集 根據圖像和對應得抗滑等級,根據不同的抗滑等級將圖像放在不同的文件夾;然后將標注好的圖像分別按照8:1:1的比例分配到訓練集、驗證集和測試集; S4:機場抗滑圖像分類模型訓練 構造ApRdAntiSkidNet圖像識別模型,經過200個代的訓練后,使模型收斂,訓練得到一個最佳的網絡模型,并保存在共享文件夾; 步驟S4中,ApRdAntiSkidNet圖像識別模型中輸入圖片為H×W×3,其中H表示圖片的高度,W為圖片的寬度,3表示RGB三個通道;輸入的圖片通過一個補丁分塊后,大小變為H4×W4×3×16;然后經過一個線性嵌入模塊,線性嵌入模塊只改變通道數,通道為C;線性嵌入模塊的輸出傳入到包含兩個小單元的移動窗口Transformer,輸出大小為H4×W4×C;移動窗口Transformer的輸出,輸入到卷積多層感知機,大小變為H8×W8×2C;然后卷積多層感知機的輸出通過一個補丁合并層,寬度和高度變為原來的一半,通道數乘以2,大小為H16×W16×4C;補丁合并層后面接一個包含四個小單元的移動窗口Transformer,輸出大小還是H16×W16×4C;后面接一個平均池化層,大小為1×4C;把平均池化層的輸出壓平,大小為4C;最后經過一個閘門多層感知機,得到了代表抗滑等級概率的分類classes; 移動窗口transformer包含編碼塊和解碼塊,編碼塊的輸入記為Mk-1,首先經過一個層標準化,然后輸出經過移動窗口多頭注意力模塊,得到輸出Nk-1;然后將前面的輸入Mk-1和Nk -1進行向量上的相加,得到Pk-1;該Pk-1經過一個層標準化,然后經過一個多層感知機,得到Qk-1,此時再將Pk-1和Qk-1進行向量上的相加,得到該編碼塊的輸出Mk,Mk作為解碼塊的輸入;解碼塊和編碼塊結構一樣,其輸出記為Mk+1,每一個移動窗口transformer塊的計算公式如下: 其中,SW-MSA表示移動窗口多頭注意力計算,LN表示層標準化,MLP表示多層感知機; 補丁分塊中,圖像被分成4×4的塊,每個格子所有像素為一個塊,在通道方向展平;通過補丁分塊后,輸入的圖像由[H,W,3]變成了[H4,W4,3×16]; 線性嵌入模塊層對每個像素的通道上做線性變換,由3×16變成3×c,即圖像形狀再由[H4,W4,3×16]變成了[H4,W4,3×c],這里把3×c記作C; 卷積多層感知機的輸入首先經過一個卷積函數,然后接著一個標準化函數和激活函數,這些都不會改變輸入的尺寸大小;最后,經過一個2的卷積函數,這樣,原來輸入的長和寬都變為原來的12,通道數乘以2; 閘門多層感知機的輸入首先經過一個線性函數進行線性變換,然后經過激活函數,再接著是一個閘門函數,最后再通過一個線性函數。
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