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高速公路多源数据融合下的层次拥堵区间探测方法被引量：4: 2020年; 随着我国经济的发展及城市化建设的推进,交通拥挤问题日益突出。作为城际之间生命线的高速公路在节假日期间的拥堵情况尤为严重,为了更有效地管理高速公路、及时疏导交通拥堵,需要对高速公路上的拥堵事件进行探测,实现对高速公路路段交通状态的监管。首先利用高速公路路径识别点的识别数据、收费系统的收费流水数据和"两客一危"重点车辆的全球定位系统(global positioning system,GPS)轨迹数据,构建了多源数据融合下的层次拥堵区间探测方法;然后采用模糊综合评价算法,对多层次路段的交通状态进行识别;最后,利用湖南省长株潭城市群区域2018年2月中两周的数据进行了实际探测和结果分析。; 方志祥黄守倩苏荣祥肖和平; 关键词：多源数据

面向PS-InSAR技术的桥梁随机形变规律被引量：3: 2016年; 为了建立面向合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术的桥梁安全预警体系,需要考虑桥梁在随机荷载下的形变规律。由于桥梁的整体形变特征能由桥梁形变关键点的形变来表征,故在桥梁形变关键点上设置了人工PS点,利用蒙特卡罗法-有限元模拟技术,在不同的日温时段上探讨目标桥梁的形变关键点的随机形变规律,依据随机车流荷载模型探讨随机车流对桥梁形变关键点随机形变规律的影响。研究结果表明,统一桥梁的形变关键点与人工PS点,将蒙特卡罗法-有限元模拟技术和PS-InSAR技术结合起来,可将InSAR技术与桥梁工程联系在一起;随机系统温度对桥梁形变关键点的形变有明显的影响,甚至可达cm量级;将日温温度划分成4个时间段后对桥梁做蒙特卡罗法-有限元模拟,就能在SAR图像数据分析时剔除InSAR量测中随机系统温度因素的影响;随机车流下桥梁形变关键点的形变在mm量级,远小于随机系统温度对桥梁形变关键点形变的影响。; 潘军李威赵冰张华吕孝雷肖和平叶建文李建辉; 关键词：随机荷载

遥感技术在公路交通管理维护中的应用被引量：5: 2020年; 为充分发挥遥感数据时空分辨率高、覆盖范围广等优势,进一步推动遥感技术在交通监控与管理领域中的深入应用与持续发展,对基于高分遥感影像的道路轨迹及属性信息快速提取、车辆自动识别、道路及周边建筑物特征变化检测、路域次生地质灾害及道路损毁信息自动提取等关键技术进行了简要阐述,并介绍了这些关键技术在公路路网状况调查、交通流提取、道路施工与建设监管、道路灾害损毁评估等方面的应用情况。充分了解以上技术的研究及应用情况,对交通遥感关键技术研究和公路交通管理维护的信息化发展具有借鉴意义。; 肖和平罗伦单新周; 关键词：遥感公路灾害监测

视频分析技术在营运车辆智能监管中的应用: 2023年; 营运车辆易发生群死群伤的重特大交通事故,是交通运输安全监管的重点和难点,“人盯人”的传统安全监控措施已不能满足智能监控驾驶员行为的需求。为此,提出了将视频分析技术应用于营运车辆智能监管中的技术方法,从疲劳驾驶和分心驾驶两方面动态识别驾驶员姿态特征,考虑行为的连续性、相似性、叠加性对姿态类别进行数据标签处理,并通过级联卷积神经网络的训练与预测构建了驾驶员姿态识别模型,经测试模型对姿态的识别准确率达到97%。最后,根据姿态识别结果结合车辆速度、位置等信息确定了17种不安全驾驶行为的预警规则,形成了实时分析、自动报警的营运车辆智能监管方案。; 苏丹妮欧剑波肖和平; 关键词：交通工程视频分析技术卷积神经网络

遥感大数据在公路交通领域中的应用与实践被引量：2: 2022年; 遥感大数据对交通行业产生了深远的影响,并在交通规划、建设、管理、养护等方面起到了积极的推动作用。首先介绍了交通遥感大数据的内涵及特征,并概述了遥感大数据在公路交通领域的应用现状;然后结合近几年交通运输业务部门基于遥感大数据开展的相关工作,重点阐述了遥感大数据在公路灾毁智能提取分析、公路建设与规划分析、公路智慧养护3个方向的典型应用;最后对交通遥感大数据的发展趋势和前景做出展望。; 袁胜古罗伦郭榕刚毛恒彬王芳蔡红玥肖和平; 关键词：公路灾害公路建设规划公路养护

InSAR技术在交通领域的应用探讨被引量：1: 2020年; 本文介绍了雷达干涉测量技术形变监测的理论原理,以及该技术在桥梁和边坡等交通设施形变监测应用中的国内外研究进展。并利用多时相、多空间分辨率的TerraSAR-X雷达影像开展了长株潭城市群2016~2017年地表沉降和北京市丰台区公路高架桥形变监测分析。; 肖和平罗伦; 关键词：长株潭城市群地表沉降公路高架桥

基于深度学习CaffeNet模型的综合交通设施场景分类与识别研究被引量：1: 2021年; 综合交通设施场景的自动分类与识别对交通网络布局、城市规划、智慧城市建设等方面有重要的研究与实践价值。鉴于目前研究主要集中在单一的交通设施目标识别与检测方面,采用速度快、分类精度高、适宜于海量数据运算的CaffeNet深度学习模型,基于迁移学习思想,通过5层卷积、3层池化、1层全连接等过程提取机场、桥梁、停车场、港口、火车站等交通设施场景图像的特征向量,并输入到SVM分类器中进行分类,平均分类精度达到93.5%。实验中将CaffeNet模型与基于VGG-16、GoogleNet这2种深度学习模型的方法,以及SIFT、LBP、CH这3种基于低层特征提取的方法进行对比分析,证明基于CaffeNet模型的方法具有相对较好的稳定性和较高的识别精度。; 肖和平赵宇恒米素娟; 关键词：交通设施

InSAR技术在交通领域的应用探讨: 本文介绍了雷达干涉测量技术形变监测的理论原理，以及该技术在桥梁和边坡等交通设施形变监测应用中的国内外研究进展。并利用多时相、多空间分辨率的TerraSAR-X雷达影像开展了长株潭城市群2016～2017年地表沉降和北京市...; 肖和平罗伦; 关键词：长株潭城市群地表沉降公路高架桥

湖南省治超联网管理信息系统建设实践与思考: 2024年; 引言当下,全国各地均在积极探索货运车辆超限超载治理由“人海战术”向“科技治超”转变。基于信息化的公路治超体系建设,技术手段的实现与应用是重要抓手之一。本文结合湖南省治超联网管理信息系统建设项目推进过程,结合顶层设计、组织实施、应用创新、推广成效等多个维度的探索与实践,总结科技治超经验。; 朱青肖和平; 关键词：货运车辆管理信息系统建设联网

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肖和平