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公开(公告)号:CN109214370B
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN201811269581.3
申请日:2018-10-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于手臂肤色区域质心坐标的驾驶员姿态检测方法,首先采集驾驶员驾驶时的图像,提取驾驶员双手和/或双臂的质心坐标,其次将提取的坐标和驾驶员驾驶姿态类别作为训练样本,训练分类器得到驾驶员姿态检测模型;在检测时,提取待检测图像中驾驶员双手和/或双臂的质心坐标,作为驾驶员姿态检测模型的输入,进行分类识别,检测驾驶员的驾驶姿态。该方法可以快速建立和训练出驾驶员姿态检测模型,从而实现驾驶员姿态的快速检测。
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公开(公告)号:CN117407998A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311353151.0
申请日:2023-10-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑经济性的城市路网RFID检测器优化布设方法,属于检测器优化布设领域,获取城市路网基础信息,包括路网拓扑结构、出行OD和路径信息、路网初始检测器布设情况;根据路网拓扑结构,构建节点‑路段关联矩阵,得到路段间的推断关系;根据路网初始检测器布设情况,基于布设的经济性建立基于OD观测的城市路网RFID检测器优化布设模型;利用贪心算法对城市路网RFID检测器优化布设模型进行求解,得到城市路网RFID检测器最优布设方案。本发明方法重点关注检测器布设的经济性,考虑到了路段推断和路网初始检测器的迁站问题,实现了以最低的成本获得最精确的OD,提高了城市路网RFID检测器布设的经济性和可行性。
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公开(公告)号:CN112365061A
公开(公告)日:2021-02-12
申请号:CN202011270691.9
申请日:2020-11-13
Applicant: 浙江电力交易中心有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开基于MMI技术、FCRBM模型和GWDO算法的电力负荷短期预测方法,所述预测方法包括以下步骤:基于MMI的数据预处理和特征值选择模块,具体包括:MI技术分析和MMI技术分析;基于FCRBM的训练和预测模块;基于GWDO算法的优化模块。本发明预测方法采用改进互信息技术对数据进行预处理与特征值选择,然后使用分解式条件限制玻尔兹曼机训练模型,最后使用遗传风驱动优化算法进行优化,有利于提高收敛速度,提高预测精度;实现了以相对较高的收敛速度对日前到提前一周的电力负荷进行高质量预测,用于对智能电网的辅助决策。
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公开(公告)号:CN107392144A
公开(公告)日:2017-11-24
申请号:CN201710593863.8
申请日:2017-07-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路交叉口电动自行车行驶轨迹获取方法,包括如下步骤:1、采集道路交叉口的车辆行驶视频,设置视频中的检测区域为多条人行道围合的区域;2、对采集的视频进行处理,获取视频中的前景运动目标;3、建立电动自行车参数模型;确定模型中参数取值范围;4、设置距离阈值dth,帧差阈值fth;获取视频中两帧图像的前景运动目标,首先判断是否均为电动自行车,如果是,判断是否为同一辆电动自行车;如果是同一辆电动自行车,则其质心坐标即为所述电动自行车在两帧图像中的行驶轨迹坐标点。该方法能够准确获取到道路交叉口内部的电动自行车,并实现轨迹绘制。
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