公开(公告)号：CN112650944A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011591771.4

申请日：2020-12-29

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吕衍河 ,  李启瑞 ,  贾伟楠 ,  刘宇鹏

IPC: G06F16/9536

Abstract: 本发明涉及一种基于高阶连接图的协同过滤推荐算法，属于推荐算法和推荐系统技术领域，本发明旨在缓解传统推荐算法在实际应用中的冷启动和数据稀疏的问题。针对此问题，本文引入了高阶连接图，通过对多用户多项目多关系进行建立统一的异构图，挖掘用户与用户、用户与项目和项目与项目之间的高阶关系，减缓数据稀疏性和冷启动对推荐结果的影响。本发明中，高阶连接图是一个异构图，其中节点充当实体，边表示实体之间的关系。项目及其属性可以映射到高阶连接图中以了解项目之间的高阶连接性。而且，用户和用户方信息也可以集成到图中，从而可以更准确地捕获用户与项目之间的关系以及用户的喜好。

公开(公告)号：CN112651344A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011590566.6

申请日：2020-12-29

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李启瑞 ,  贾伟楠 ,  吕衍河 ,  尹芳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv4算法的摩托车头盔佩戴检测方法。所提出的方法分为三个模块：摩托车和骑乘人员区域检测模块，头盔ROI模块和头盔检测模块。对于摩托车和骑乘人员区域检测，采用YOLOv4目标检测网络结合多骑乘人员类别编码进行区域检测和提取；对于头盔ROI模块，我们使用数据集统计信息确定ROI区域；对于头盔检测模块，我们同样训练一个YOLOv4网络专门进行头盔检测。本发明不仅有效解决了关于目标的误检与多检问题，还增加了对多骑乘人员的检测支持，同时提高了摩托车头盔佩戴检测的速度与精度。

公开(公告)号：CN112665596A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202011592898.8

申请日：2020-12-29

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 贾伟楠 ,  吕衍河 ,  吕和翔 ,  程媛

IPC: G01C21/26

Abstract: 本发明公开了一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法，属于人群移动分析领域，本发明旨在研究自行车下人群移动轨迹，通过手机位置数据和共享单车的后台数据，使用时空定位技术对数据进行处理，保证数据的准确性，根据SMoT模型来提取移动轨迹，研究轨迹分为符合公共交通出行特征的移动轨迹段和其他移动轨迹段，对于符合公共交通出行特征的移动轨迹段进行处理，对移动始末点最近邻公共交通站点距离判断，再进行距离特征筛选，然后筛选出自行车接驳轨迹。对于其他移动轨迹段，进行距离、时间特征筛选，筛选出自行车短距离出行轨迹。然后对起点和终点位置相同的移动轨迹段进行插补，最后得到自行车下的人群移动轨迹。