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公开(公告)号:CN117877252B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202311849226.4
申请日:2023-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G08G1/01 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/2413 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类与进化深度学习的交通流预测方法,对预先采集的交通流数据进行预处理,用改进的聚类算法对交通流数据进行聚类;采用欧拉特征提取方法从交通流数据中提取出有关时间序列的振幅、相位和频率特征信息;之后采用Tent混沌映射、非线性惯性权重因子和领导者策略对EDO算法进行改进,得到IEDO算法;把提取有效的交通流数据送入CLformer模型中进行训练,同时利用IEDO算法优化CLformer模型参数,利用训练优化后的CLformer模型对交通流进行预测。本发明通过历史交通流时间序列数据准确预判未来的交通流量情况,对交通行业的发展有着重要意义。
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公开(公告)号:CN118196908A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410490396.6
申请日:2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种变电站工作区域的人员危险行为识别方法及系统,所述方法包括:建立危险行为数据集;对接收到的视频流数据进行处理,把输入视频等时划分为K个片段并进行帧化,分别得到RGB图像和用TV‑L1光流法来提取光流计算得到的光流图像;基于双流网络使用改进的能量谷优化算法优化并行的ResNet‑34网络和LSTM网络,使用ResNet‑34网络从每个片段的RGB图像中提取空间特征和使用LSTM网络从每个片段的连续多帧光流图像提取时间特征,然后分别将时间和空间的多片段得分融合,再融合时空得分,得到最终的行为识别结果;对变电站工作区域的人员危险行为进行识别。本发明能有效的对变电站工作区域的人员危险行为进行识别,为变电站工作区域的人员提供安全保障。
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公开(公告)号:CN117928539A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311686710.X
申请日:2023-12-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01C21/20 , G01N21/88 , E01D19/00 , E01D1/00 , G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种基于四旋翼无人机的桥体质量勘测方法,实施过程为:四旋翼无人机搭载相机采集桥体数据,根据桥体整体数据完成建模。四旋翼无人机采用基于.NET航迹规划算法进行桥体质量勘测的最优航迹规划,同时采用ISSA算法改进基于.NET航迹规划算法,使得四旋翼无人机航迹更为精确四旋翼无人机搭载高分辨率相机(H20)进行桥体数据采集,完成对桥体的数学建模和桥体表面图像采集;采集的桥体裂缝、腐蚀图像采用YOLO‑v8算法进行识别标记,对其损失函数提出改进以避免受桥体背景纹理影响,导致裂纹精度出现误差,同时引入CBAM注意力机制,增强算法对提取特征的能力。本发明提出四旋翼无人机自主完成桥体质量勘测识别的方法,提高桥体质量勘测的准确性,节省人力成本。
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