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          信號(hào)裝置的制造及其應(yīng)用技術(shù)
          • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的客車專用高速管控方法及計(jì)算機(jī)系統(tǒng),通過(guò)獲取目標(biāo)高速公路的實(shí)時(shí)客車行駛數(shù)據(jù)集和歷史客車運(yùn)行數(shù)據(jù)集,基于歷史特征匹配記錄構(gòu)建目標(biāo)管控策略樹(shù),確定其中與當(dāng)前實(shí)時(shí)路況相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)管控節(jié)點(diǎn),并從目標(biāo)管控策略樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)起對(duì)目標(biāo)...
          • 本發(fā)明提供了一種混駕場(chǎng)景下基于主從博弈的智能車輛換道決策方法,其在各類典型換道場(chǎng)景中綜合考慮了人類駕駛員風(fēng)格與周圍車輛動(dòng)態(tài)軌跡影響,建立了較為全面的基于主從博弈的多車博弈框架。針對(duì)智能車輛及相鄰車道的人類駕駛車輛分別建立綜合博弈代價(jià)和收益函...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種交通擁堵預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)道路中道路路段對(duì)應(yīng)的當(dāng)前交通流數(shù)據(jù)集;將當(dāng)前交通流數(shù)據(jù)集輸入至交通流預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)處理,得到預(yù)設(shè)未來(lái)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)交通流數(shù)據(jù)集;將預(yù)設(shè)未來(lái)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種三域雙頻低空監(jiān)視系統(tǒng)和方法,包括所述高空域監(jiān)視模塊用于采用978MHz UAT頻段接收處于高空域的飛行器廣播的飛行狀態(tài)信息,以及采用978MHz UAT頻段向處于高空域的第一飛行器發(fā)送信息;中低空域監(jiān)視模塊用于采用978MH...
          • 本發(fā)明提供了一種基于飛行時(shí)間的空域格柵化方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及空域格柵化技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取目標(biāo)無(wú)人機(jī)的飛行路徑RE;確定RE對(duì)應(yīng)的空域網(wǎng)格的級(jí)別L;獲取RE對(duì)應(yīng)的每一L級(jí)別的目標(biāo)空域網(wǎng)格,以得到空域網(wǎng)格列表A;確定每一目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)涉及多場(chǎng)景自適應(yīng)的高速障礙物預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:首先獲取交通感知設(shè)備的多源數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空校準(zhǔn)與語(yǔ)義解析,得到車輛軌跡特征向量集。接著,依據(jù)該特征向量集計(jì)算網(wǎng)格化區(qū)域的實(shí)時(shí)車流參數(shù),進(jìn)而生成交通特征數(shù)據(jù)庫(kù)。然...
          • 本發(fā)明涉及橋梁預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的橋梁事故預(yù)警系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊,包括車輛數(shù)量監(jiān)測(cè)單元、車輛速度監(jiān)測(cè)單元、結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)單元及環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)單元;事故判斷模塊,內(nèi)置動(dòng)態(tài)閾值模型,配置為根據(jù)實(shí)時(shí)交通流狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整判定規(guī)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路口決策方法、裝置及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括響應(yīng)于預(yù)決策的生成,修正所述預(yù)決策;根據(jù)修正所述預(yù)決策的結(jié)果篩選出障礙物并構(gòu)建優(yōu)化問(wèn)題;以及在所述優(yōu)化問(wèn)題無(wú)解的情況下,采用降級(jí)策略優(yōu)化所述預(yù)決策。通過(guò)本申請(qǐng)一方面降低路口...
          • 本發(fā)明提供一種適用于智能交通的智能化監(jiān)控通訊系統(tǒng)及方法,車輛在積水路段行駛時(shí),可能濺濕路邊或者公交站臺(tái)行人,現(xiàn)有系統(tǒng)能夠識(shí)別積水區(qū)域,但缺乏對(duì)車輛行駛過(guò)程中積水濺射情況的監(jiān)測(cè)手段,無(wú)法預(yù)估濺射對(duì)行人、公交站臺(tái)等區(qū)域的影響;本發(fā)明根據(jù)實(shí)時(shí)積水...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種車路云一體化的自動(dòng)下線系統(tǒng)、方法及存儲(chǔ)介質(zhì),包括云控平臺(tái)、手持終端、路測(cè)感知端、車輛端;云控平臺(tái)實(shí)時(shí)接收車輛端上傳的狀態(tài)及定位信息,路測(cè)感知端上傳的路況信息,完成車輛信息、路況信息融合、計(jì)算,通過(guò)接口下發(fā)車輛端的控制指令,指...
          • 本申請(qǐng)涉及隧道停車誘導(dǎo)的技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種隧道緊急停車帶誘導(dǎo)應(yīng)急系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、分析決策模塊、應(yīng)急指示模塊;其中:數(shù)據(jù)采集模塊用于采集隧道內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù);分析決策模塊基于環(huán)境數(shù)據(jù),將隧道劃分為不同的應(yīng)急段,以及...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于車聯(lián)網(wǎng)的限速控制系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),基于車聯(lián)網(wǎng)的限速控制系統(tǒng)通過(guò)圖像采集模塊、激光雷達(dá)模塊、邊緣計(jì)算單元、通訊模塊、云平臺(tái)、車載控制器、路側(cè)控制器和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù),精準(zhǔn)確定車輛相對(duì)于障礙物的預(yù)警信息,通過(guò)車載控制...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種橫風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域;系統(tǒng)至少包括參數(shù)上傳模塊、導(dǎo)航預(yù)警模塊和云端服務(wù)模塊。本申請(qǐng)一方面能夠通過(guò)參數(shù)上傳模塊、導(dǎo)航預(yù)警模塊和云端服務(wù)模塊的協(xié)同配合,實(shí)時(shí)判斷車輛在任一導(dǎo)航路徑上的各導(dǎo)航點(diǎn)位...
          • 本發(fā)明提供一種應(yīng)用于高速交通監(jiān)控的無(wú)人機(jī)巡航預(yù)告警方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng),通過(guò)通過(guò)部署于高速公路沿線的多個(gè)懸停式監(jiān)測(cè)平臺(tái)實(shí)時(shí)采集目標(biāo)路段的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),基于動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別目標(biāo)路段中存在的異常事件,并根據(jù)異常事件的事件類型生成多級(jí)預(yù)警信號(hào),傳輸至指...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于車輛通行公路橋梁的安全評(píng)估智能分析系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,包括橋梁運(yùn)維管理平臺(tái),其中包括橋梁監(jiān)測(cè)模塊、車輛采集模塊、行駛分析模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和通行運(yùn)維模塊;橋梁監(jiān)測(cè)模塊用于獲取橋梁上的車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和橋...
          • 本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于智慧交通的交叉路口防碰撞預(yù)警系統(tǒng)及裝置,該系統(tǒng)根據(jù)所有預(yù)設(shè)第一時(shí)間周期中相同預(yù)設(shè)第二時(shí)間周期內(nèi)交叉路口的車輛通行數(shù)量的大小,確定每個(gè)預(yù)設(shè)第二時(shí)間周期內(nèi)交叉路口的車輛高峰影響度,結(jié)合每個(gè)車道的行駛車輛數(shù)量、...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人摔倒報(bào)警系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、報(bào)警模塊和后臺(tái)管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù);多模態(tài)融合模塊對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于行為特性需求的道路交通組織方案優(yōu)化方法及裝置,該方法包括以下步驟:監(jiān)測(cè)機(jī)動(dòng)車道機(jī)動(dòng)車行駛狀態(tài),獲取機(jī)動(dòng)車的行駛參數(shù)信息;監(jiān)測(cè)非機(jī)動(dòng)車道內(nèi)非機(jī)動(dòng)車行駛狀態(tài),獲取非機(jī)動(dòng)車位于交叉路口的候車位置信息;計(jì)算預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)行駛信息均值及...
          • 本發(fā)明屬于粘彈性聚氨酯泡沫技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種聚醚多元醇及其制備方法、聚氨酯泡沫及其制備方法;所述粘彈性聚氨酯泡沫的原料組分包括A組分和B組分;A組分為異氰酸酯反應(yīng)性組分,B組分為異氰酸酯;其中,異氰酸酯的NCO含量為18~35wt%;異...
          • 本發(fā)明涉及一種難燃聚合物多元醇的制備方法及其應(yīng)用,所述難燃聚合物多元醇的制備方法包括以下步驟:1)將磺酰氯和縛酸劑加入到有機(jī)硼酸溶液中,充分反應(yīng)后過(guò)濾得到多羥基硼烷;繼續(xù)加入縛酸劑和六氯環(huán)三磷腈溶液,充分反應(yīng)后過(guò)濾得到含有多個(gè)羥基的磷腈化合...
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