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公开(公告)号：CN117037461A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210867442.0
申请日：2022-07-22
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/9537 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多权重图三维卷积的路网交通拥堵预测方法，该方法使用的模型包括图三维卷积模块和事故模块事故影响模块。在图三维模块中，首先使用权重图卷积提取考虑多种静态外部因素(兴趣点和道路结构属性)的空间异质性影响下的交通拥堵空间关联性，再使用三维卷积考虑多种静态外部因素的时间异质性影响下的交通拥堵时间关联性。事故模块事故影响模块使用简单神经网络，不仅根据事故本身的特征(事故类型、严重程度等)、事故发生地点和从事故发生到预测时间步长的时间长度，提取了事故影响在不同时间和路段上的交通拥堵的不同影响，即时空异质性影响。为避免稀疏的事故数据造成模型过拟合，事故模块事故影响模块被单独构建，独立与图三维模块之外，且在邻近历史时间段内路网上有事故发生时才被使用。
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公开(公告)号：CN114419541A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111626944.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于一到多对抗网络的全天候车辆检测方法。考虑了黑夜场景因光源分布以及光照强度差异导致黑夜场景非单一的特点，利用灰度直方分布以及聚类算法，实现黑夜场景自然光和背景光的光照强度的分级；提出该一到多对抗网络的目的在于将一张白天图片按照设定的自然光与背景光强度转换为不同光照环境下的黑夜图片，并利用携带标签信息的白天图片与合成的黑夜图片共同训练车辆检测模型，有效缓解了现有全天候车辆检测技术方法因带标签信息的黑夜图片稀少或者合成黑夜图片的多样性不足而导致其在不同光照的黑夜环境下泛化能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN112101433A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010924261.8
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于YOLO V4和DeepSORT的分车道车辆自动计数方法，包括以下步骤：收集YOLO V4训练数据集和车辆重识别数据集与数据增强，搭建YOLO V4模型并进行训练，搭建DeepSORT目标追踪模型，进行车辆的追踪并提取每辆车运行轨迹，搭建轨迹记录文件并存储每辆车的运行轨迹信息，使用DBSCAN聚类算法对轨迹数据的终点坐标进行聚类，将聚类簇与车道信息进行关联，根据轨迹数据的变化规律以及轨迹和聚类簇对应关系，实现车辆的分车道计数功能；本发明采用了YOLO V4+DeepSORT车辆检测和追踪模型，保证了车辆检测和追踪实时性的同时，精度也有了大幅度提升。
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公开(公告)号：CN113326740B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110498728.1
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种改进的双流交通事故检测方法。收集事故和非事故视频数据集，以及事故相关交通拥堵图片数据集和事故无关交通拥堵图片数据集，并将视频数据集划分为训练集和测试集；提取训练集和测试集中每个视频的关键帧和光流数据；搭建双分支的事故检测模型，包含以关键帧为输入的外观特征提取网络和以光流数据为输入的运动特征提取网络；构建包含三元组损失和交叉熵损失的联合损失函数以训练事故检测模型；利用测试集中的视频数据对训练完毕后的事故检测模型进行有效性评估。本发明降低了模型的误报率和漏检率，提高了模型事故检测精度。
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公开(公告)号：CN116279484A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310305219.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种融合演化博弈与机器学习的多风格驾驶者强制换道预测方法，该方法包括基于车辆轨迹数据提取表示换道车辆与周围车辆博弈状态的特征向量及车辆换道决策观测值，建立强制换道观测数据集；利用高斯混合聚类方法，将车辆分为两种驾驶风格，根据换道车辆和目标车道后车的不同驾驶风格，将换道博弈分为四类，将观测数据集划分为相对应的四个子集；根据四个子集的车辆轨迹数据，分别利用演化博弈论EGT及碰撞时间指标输出换道决策；建立融合演化博弈论和机器学习的强制换道模型EGT‑ML，将基于EGT的换道决策加入训练集中，并在训练集上进行模型训练，在观测数据集上评价预测效果，结果表明模型具有较高的准确率和较强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114694091A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210223809.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂交通环境下基于监控视频的交通参与者检测方法。考虑到复杂交通场景中因交通参与者类型丰富且遮挡情况严重而导致存在各式各样的小目标，本发明基于深度目标检测网络YOLO V5，创新地设计了超分辨率特征提取模块，以保留小目标更丰富的外观特征。为了更好地训练所提出的超分辨率特征提取模块，进一步提出了知识蒸馏训练方法，指导检测模型以较小分辨率图片为输入的性能匹配其以较大分辨率图片为输入的感知性能，既缓解了因直接利用较大分辨率为输入而带来的计算负担，也获得了匹配较大分辨率为输入时的感知性能。提出方法有效提升了复杂交通环境下交通参与者的检测精度，有望被应用到实际交通监控场景中。
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公开(公告)号：CN113726747A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110919166.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的工业互联网数据访问控制系统，包含基于区块链的工业互联网访问控制框架和面向工业互联网工作流的访问控制框架；基于区块链的工业互联网访问控制框架包含分布式账本模块，身份认证模块，访问控制模块；面向工业互联网工作流的访问控制框架包含分布式账本模块，访问控制模块和工作流模块。在基于区块链的工业互联网访问控制框架的分布式账本模块的基础上，面向工业互联网工作流的访问控制框架的分布式账本模块增加了对工作流信息的存储功能，以更好的支持访问控制模块；工作流模块是对工作流进行管理，使工作流运行于区块链平台之上；访问控制模块在分布式账本模块和工作流模块的支撑下，实现工作流环境下的访问控制。
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公开(公告)号：CN113294770B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110489074.6
申请日：2021-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种富氧燃烧耦合超临界CO2循环的热电联产系统，包括依次连接的富氧燃烧单元、超临界CO2循环单元和供热单元；所述富氧燃烧单元用于进行富氧燃烧，加热所述超临界CO2循环单元中的CO2工质，并分离CO2；所述超临界CO2循环单元用于利用经所述富氧燃烧单元加热后的CO2工质做功发电，并将做功后的CO2回热加压后输送给所述富氧燃烧单元；所述供热单元用于吸收所述超临界CO2循环单元的做功后的CO2的热量，对外供热。本发明富氧燃烧耦合超临界CO2循环的热电联产系统，将富氧燃烧单元和超临界CO2循环单元进行耦合，可发电和供热，实现CO2的分离，提高了系统发电效率，提高系统能效收益。
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公开(公告)号：CN113294770A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110489074.6
申请日：2021-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种富氧燃烧耦合超临界CO2循环的热电联产系统，包括依次连接的富氧燃烧单元、超临界CO2循环单元和供热单元；所述富氧燃烧单元用于进行富氧燃烧，加热所述超临界CO2循环单元中的CO2工质，并分离CO2；所述超临界CO2循环单元用于利用经所述富氧燃烧单元加热后的CO2工质做功发电，并将做功后的CO2回热加压后输送给所述富氧燃烧单元；所述供热单元用于吸收所述超临界CO2循环单元的做功后的CO2的热量，对外供热。本发明富氧燃烧耦合超临界CO2循环的热电联产系统，将富氧燃烧单元和超临界CO2循环单元进行耦合，可发电和供热，实现CO2的分离，提高了系统发电效率，提高系统能效收益。
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公开(公告)号：CN112723324A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110108812.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于变压吸附制氮协同化学链空分制氧方法及装置，在PSA系统中将洁净压缩空气通入吸附塔吸附空气中的氧、二氧化碳和水分等杂质气体，得到纯度在95％以上的氮气产品。经均压、减压至常压脱除所吸附的杂质组分形成微富氧尾气和吸附剂再生。将PSA脱附的微富氧尾气(含28％‑32％的O2)通入CLAS系统，在化学链反应器中与还原态的载氧体发生吸氧反应，完成氧气的吸收和存储。待反应完全通入惰性气体降低氧分压，氧气析出。本发明能够充分提高原料空气的回收率和利用率，并在制取高纯度氮气的同时，能够切换不同惰性气体制取纯氧或CO2‑O2混合气体，在中等规模制气上与传统单一的制氮/制氧方法相比具有较大优势。
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