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公开(公告)号：CN101996495A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010510772.1
申请日：2010-10-19
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 一种城市交通信号控制系统通讯解耦方法，包括如下步骤：(1)将交通信号控制系统与信号机的通信联系设置为“中心系统-中心系统数据网关-通信网络-本地数据网关-路口信号机”的通信模式；(2)在交通信号控制系统的协议基础上，分解应用层数据并增加SID(Service ID)数据包，构成基于SID数据包的专用交通信号控制系统网络通讯协议；所述SID数据包是对中心系统下发指令和信号机上传数据进行唯一性的服务编码并封装，编码位置处于交通系统应用数据前。本发明的城市交通信号控制系统通讯解耦方法，能够对不同的路口交通信号机实施远程控制。
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公开(公告)号：CN101976507A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010510749.2
申请日：2010-10-19
Applicant: 北方工业大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明提出了一种基于远程托管的交通信号控制系统，属于智能交通控制与管理领域，系统结构包括现场设备部分、远程通信部分、远程托管中心部分。现场设备部分包含路口交通信号机、本地交通数据网关；远程托管中心部分包含托管中心信号控制系统、托管中心交通数据网关；远程通信部分是基于互联网的，由本地交通数据网关和托管中心交通数据网关通过互联网实现远程通讯联接。本发明通过互联网实现以虚拟机技术为支撑的远程交通信号控制资源的管理与共享；通过兼容多种智能交通控制系统的通讯协议，实现了多种智能交通系统数据的融合和共享，从而实现了由中心交通控制系统对多城市、多区域的交通信号远程实时协调控制。
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公开(公告)号：CN113960152B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111208177.7
申请日：2021-10-18
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01N27/622 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于离子迁移谱的痕量爆炸物识别方法及系统。其利用时间序列模型，将离子迁移分析仪所采集的分别对应于不同时刻下的样本的离子图谱进行特征提取和类别识别，从而通过卷积神经网络获得样本属于各类别爆炸物的概率值，进而根据概率判定样本的爆炸物种类。由于本申请的卷积神经网络能够通过原始特征矩阵同时获得离子在各个时刻的迁移状况以及各个时刻所对应的图谱波峰特征，因此，其能够更为准确地识别各类型爆炸物，解决人工分析离子迁移谱图波峰形态所造成的识别效率较低、准确率较低等问题。本发明可以在机场、海关、公检法、反恐等场景中中实现稳定可靠的爆炸物等危险物品识别。
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公开(公告)号：CN113960152A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111208177.7
申请日：2021-10-18
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01N27/622 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于离子迁移谱的痕量爆炸物识别方法及系统。其利用时间序列模型，将离子迁移分析仪所采集的分别对应于不同时刻下的样本的离子图谱进行特征提取和类别识别，从而通过卷积神经网络获得样本属于各类别爆炸物的概率值，进而根据概率判定样本的爆炸物种类。由于本申请的卷积神经网络能够通过原始特征矩阵同时获得离子在各个时刻的迁移状况以及各个时刻所对应的图谱波峰特征，因此，其能够更为准确地识别各类型爆炸物，解决人工分析离子迁移谱图波峰形态所造成的识别效率较低、准确率较低等问题。本发明可以在机场、海关、公检法、反恐等场景中中实现稳定可靠的爆炸物等危险物品识别。
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公开(公告)号：CN113239776A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110504231.6
申请日：2021-05-10
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于能量模型的行人重识别方法，该方法第一步先获取训练模型所需数据，通过布设在不同路口的摄像机采集N个行人的图像，每个行人采集M个不同位置的图像；第二步通过基于能量的卷积神经网络训练行人分类模型；第三步加载训练好的模型作为特征提取工具得到待识别行人图像特征，用以匹配图像库图像，计算相似性度量结果；第四步将结果传入显示模块显示，以便于更方便的观察结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110941271A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911172416.0
申请日：2019-11-26
Applicant: 北方工业大学 , 交通运输部公路科学研究所
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶换道模型、自动驾驶换道方法及其系统，在现有研究的基础上，引入速度承受度和空间允许度对自动驾驶交通工具换道行为进行约束进而构建匹配模型，并对自动驾驶交通工具换道空间进行确认，构建换道预备模型；依据当前换道的实际空间大小，同时考虑处理时延的实际情况，构建了换道速度控制模型和轨迹优化模型，上述模型在构建时结合了实际多变的交通环境中换道的运行特点，确保通过生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的交通场景精确贴合。并通过匹配模型、换道预备模型作为换道准备阶段模型很好的将换道决策和执行过程连接起来，保证了对自动驾驶交通工具换道的完整性引导，提高了换道安全性和适用性。
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公开(公告)号：CN107792062B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710975324.0
申请日：2017-10-16
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提出一种自动泊车控制系统。该系统将整个自动泊车过程分为输入层、策略层、规划层和控制层。自动泊车控制过程中，输入层通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；策略层利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系；规划层经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；控制层根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。
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公开(公告)号：CN107697065B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710962411.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提出一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法。首先通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；其次利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系，那么当给定任意一个停车场景及确定动力学模型参数的车辆时，可以经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；最后，根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。
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公开(公告)号：CN103914976B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410123090.3
申请日：2014-03-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 一种面向异质用户的系统最优交通分配方法，包括以下步骤：对现实中的道路交通网络进行抽象，构建系统模型系统最优交通分配的网络基础；对交通出行所处的具体场景做出判断，确定所需的OD数据和各OD用户时间价值分布；构建面向异质用户网络的系统最优交通分配模型；应用有效算法对模型进行求解，从而得到基于特定场景的道路网络交通流分布的路段流量和路径流量指标。解决了现有交通分配技术中没有考虑用户时间价值差异、影响拥挤收费的实施效果的问题，通过本方法计算得到的道路交通网络交通流分布指标等较现有技术更为合理准确，为拥堵收费政策的制定和实施提供了充分的依据。
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公开(公告)号：CN103267716B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310153208.2
申请日：2013-04-27
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01N15/06
Abstract: 本发明涉及一种快速发现大范围PM2.5污染引发点的系统及其运行方法。本系统由设在中心处理单元以及按照一定间隔分布在路面的终端设备1-M构成。本方法为对终端设备进行1-M编码后将相应位置以ID编号的形式保存在中心处理系统的终端设备安装数据库中，中心处理系统同一时刻读取每个终端设备的采样分析结果，判断污染是否超标，进而在中心处理系统上显示污染引发点与超标点。本发明不仅可以定量的分析机动车尾气对大气环境中PM2.5的影响程度，而且能够快速发现导致大气环境污染指数超标的引发点。
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