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公开(公告)号：CN114970336A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210542205.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G08G1/01 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于改进GCN‑attention算法的交通流预测方法，建立GSTA模型，GSTA模型包括若干个ST‑Block和一个输出模块，每个ST‑Block包括GCN子模块、时间子模块和门控融合子模块，并将历史交通流数据输入其中一个ST‑Block；通过GCN子模块提取空间特征；通过时间子模块提取时序特征；使用门控融合子模块融合空间特征和时序特征，得到时空特征；将该时空特征与初始历史交通流数据经过残差链接融合作为下一个ST‑Block的输入，返回重新提取空间特征，直至获取所有ST‑Block的时空特征；将所有ST‑Block的时空特征输入至输出模块，线性变换后得到预测交通流数据。与现有技术相比，本发明具有预测结果更准确等优点。
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公开(公告)号：CN112671840B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011440686.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 同济大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/104 , H04L9/40 , G06Q40/04 , G06F16/176 , G06F16/182 , G06F16/903 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的跨部门数据共享系统及方法，系统包括查询服务器、排序节点和多个部门存储中心，每个部门存储中心内，数据采集模块与数据处理服务器连接，数据处理服务器分别与分布式存储系统和查询服务器连接，分布式存储系统与查询服务器连接；数据处理服务器作为区块链的peer节点，排序节点通过消息通道分别与各个部门存储中心进行信息传输。与现有技术相比，本发明通过区块链技术，将结构化数据直接上链存储，能保证数据不会发生篡改，将非结构化数据的原始hash值上链存储，后续查询数据时再进行hash值验证，还可以进行溯源，进一步限制了对数据进行篡改的行为，提高了数据共享系统的安全性、可信性。
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公开(公告)号：CN114117059A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111112329.3
申请日：2021-09-23
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/27 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/953 , G06F16/9537 , G06F40/30 , G06Q50/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向智慧城市基础设施的跨域物联网语义中间件构建方法，具体包括以下步骤：S1、根据通讯协议获取物联网的设备端采集的多域异构数据；S2、根据多域异构数据对应的多个子域系统分别构建子域知识图谱，将异构数据转化为结构化数据；S3、子域知识图谱基于WoT的中间件框架进行集成，在智慧城市平台和物联网的系统应用之间设有中间件L0层作为跨域物联网语义中间件，中间件L0层提供统一访问的数据接口与物联网的系统应用连接，将统一后的城市物联网数据传送到智慧城市平台。与现有技术相比，本发明具有为不同物联网下的数据提供了统一访问的接口，解决了跨域物联网的数据孤岛问题等优点。
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公开(公告)号：CN114116897A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111373644.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Fabric的跨部门物联网系统间信息共享方法和系统，包括以下步骤：通过第一设备模块获取第一事件资源和第一事件信息，将第一设备id和第一事件资源传输至Hadoop模块，并根据第一事件信息和时间信息响应Fabric模块；通过Hadoop模块根据第一设备id将第一事件资源存储至Hadoop集群中；通过Fabric模块触发第一事件信息的智能合约，并存储事件信息和时间信息；通过第二设备模块实时获取智能合约的触发情况：当监测到Fabric模块触发第一事件信息的智能合约时，以第二事件信息和时间信息响应Fabric模块；当监测到Fabric模块触发第二事件信息的智能合约时，发出第二设备工作指令。与现有技术相比，本发明具有安全性与可靠性强等优点。
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公开(公告)号：CN114022667A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111261487.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T3/60 , G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种糖尿病性视网膜病变影像数据处理方法，该方法包括：数据预处理：获取高清眼底图像X，经过降噪与细节增强得到预处理高清眼底图像再经过缩放与数据增强得到分辨率较小的预处理高清眼底图像特征提取：将分辨率较小的预处理高清眼底图像输入至卷积神经网络A中得到特征图F；分别采用整体处理分支处理以及感兴趣区域处理分支处理方法，获取全局处理结果ywhole以及关注区域处理结果yattention；将全局处理结果ywhole与关注区域处理结果yattention进行分数平均，得到最终的处理结果ypred。与现有技术相比，本发明具有准确度高、鲁棒性高以及节省计算资源的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022562A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111238422.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种保持行人完整性的全景视频拼接方法和装置，方法包括：采用结构化的环视全景相机阵列采集多路视频；基于光束平差法对相机位姿进行联合标定；对不同相机采集的视频图像进行几何对齐，映射到统一的圆柱标准曲面上；使用两步最小二乘法对不同相机拍摄的图像进行光度对齐，消除亮度差异；基于语义分割定位图像中的行人目标，得到语义蒙版；基于语义蒙版，构建视频图像的缝合线代价函数，使用动态规划求解最佳缝合线，将对齐图像的重叠部分融合。与现有技术相比，本发明得到的全景拼接结果拥有更好的视觉一致性，对语义信息的考虑大大增强了该系统在监控领域的实用性，同时该方法拥有良好的计算效率，能够实现对视频图像的实时处理。
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公开(公告)号：CN114021630A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111260818.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向类别不平衡数据集的序数回归问题解决方法，包括：获取数据集，构建神经网络，数据集包括多个样本，每个样本带有标签，标签用于表示样本所属的类别，神经网络的损失函数为weight kappa loss损失函数；自数据集中选择一个batch，将该batch的所有样本送入神经网络，神经网络的输出为各个样本属于各个类别的预测概率；基于神经网络的输出统计概率混淆矩阵，并计算概率混淆矩阵的两个边缘分布的距离；基于两个边缘分布的距离更新损失函数；计算网络误差，反向传播更新神经网络参数。与现有技术相比，本发明通过对边缘分布进行惩罚，解决了混淆矩阵的全零列问题，消除了某种类别无法被检出的严重后果，提升了神经网络模型的性能。
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公开(公告)号：CN113905051A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111120988.1
申请日：2021-09-24
Applicant: 同济大学
IPC: H04L67/104 , H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L41/00 , H04L67/1095 , H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种智慧城市跨部门信息交互架构系统及方法，该系统用于实现跨部门之间的数据可信安全访问以及隐私保护，所述系统包括：传感器或硬件模块，用于获取数据；语义中间件Middleware L0模块，用于处理并传输数据给区块链模块；采用同构多链技术构建的区块链模块，用于接受数据信息并进行验证和共识。与现有技术相比，本发明实现了数据可信安全访问以及隐私保护，具有安全性高、信息交互快捷的优点。
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公开(公告)号：CN113781645A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111009280.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向室内泊车环境的定位和建图方法，步骤包括：对车辆上前视相机、环视相机系统和惯性测量单元分别进行标定；获取前视相机、环视相机系统和惯性测量单元采集的数据；对采集的数据进行紧耦合优化，包括构建视觉约束项、环视约束项和惯导约束项；根据建视觉约束项、环视约束项和惯导约束项创建联合优化模型，对模型求解获取车库地图信息和车辆的定位信息。与现有技术相比，本发明具有定位精度高，而且提供适用于自主泊车任务的高精度语义地图等优点。
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公开(公告)号：CN113763549A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110953344.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种融合激光雷达和IMU的同时定位建图方法、装置和存储介质。对激光雷达点云数据和IMU数据预处理后，初始化系统，并对预处理后的点云和现有地图采用直接法配准，并计算相关参数从而构建因子图，得到初始3D子地图，将3D子地图映射到2D子地图后提取特征点，计算2D刚体变换参数，从而计算出3D坐标初始值，迭代优化不断更新3D坐标的值，最终输出达到精确度要求的3D坐标以及3D地图。与现有技术相比，本发明采用直接法将点云与已有地图配准，并后续不断迭代得到最终输出，具有可适应多雷达系统、检测效率高等优点。
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