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公开(公告)号：CN107403205B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710545717.8
申请日：2017-07-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，包括：得到货包定位的原始数据；提取定位所需数据；提取每个货包返回信号的时间、RSSI、读取到货物的次数、RSSI变化率、读取货物的时间长度、RSSI方差6个参数；进行堆垛划分，并统计其中一个完整堆垛的各个货包的位置，货包的位置和6个参数作为训练样本集；以训练样本集中货包的位置作为输出，6个参数作为输入对随机森林进行训练，得到每个货包的平面位置。本发明采用车载移动式RFID对整个仓库的货物进行扫描，在移动式RFID条件下不同位置的货物返回信号在时间、RSSI、读取到货物的次数、RSSI变化率、读取货物的时间长度、RSSI方差上存在着差异，根据这几个特征利用随机森林方法进行分类，得到仓库中货物的位置。
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公开(公告)号：CN110393531A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910435149.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能设备的疲劳驾驶检测方法，利用智能手表采集驾驶员手部操作行为数据，然后根据智能设备所采集到的加速度传感器数据计算其合成值ai、陀螺仪传感器数据计算其合成值gi，根据得到的数据序列信息提取能够表征驾驶员不同驾驶状态的样本熵特征值，将从智能手表三维加速度数据和三位角速度数据中提取的各样本熵特征作为输入，建立基于KNN的疲劳检测模型对驾驶员状态进行监测。本发明能够实时监测驾驶员的驾驶状态，当驾驶员进入疲劳状态后能够给予预警提示，从而减少因疲劳驾驶引发的交通事故，有效提高了疲劳检测系统的实用性。
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公开(公告)号：CN110245423A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910516666.5
申请日：2019-06-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路收费站间流量关系分析方法，包括如下步骤：步骤1：在不考虑车辆时延性及离散性的理想条件下，假设车辆间距服从均匀分布，得到高速公路收费站间流量转移系数；步骤2：预估车辆通过各高速公路收费站的行程时间；步骤3：拟合各高速公路收费站间的车辆行程时间的分布；步骤4：在考虑车辆时延性的基础上修正收费站间的流量转移系数；步骤5：基于步骤4，在考虑车辆离散性的基础上进一步修正收费站间的流量转移系数；步骤6：结合步骤,步骤3～步骤5，建立各收费站间的流量转移矩阵。算法可消除不考虑车辆时延性和离散性理想条件下收费站间流量关系的误差，更加符合车辆在高速公路收费站间行驶的实际情况。
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公开(公告)号：CN110147041A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910419677.1
申请日：2019-05-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法，包括以下步骤：步骤S1：建立二自由度车辆动力学模型作为参考模型Gv(s)；步骤S2：构建反应驾驶员操纵特性的驾驶员模型Gh(s)；步骤S3：构建预瞄环节P(s)；步骤S4：根据车辆动力学模型Gv(s)、驾驶员模型Gh(s)、预瞄环节P(s)构建闭环控制系统；步骤S5：对所构建的闭环控制系统离散化；步骤S6：建立梯度校正辨识函数；步骤S7：以最小化梯度校正准则函数输出与输入关系最小为目标，确定驾驶员模型的模型参数。本发明通过梯度校正参数估计方法，将之前时刻的估计值用来校准当前时刻的估计值，实现预瞄时间的动态调整，既保证了模型的道路跟随精度，同时提高了乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN109472433A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201810550231.8
申请日：2018-05-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机动车电子标识数据的城市出行热点提取方法，该方法包括以下步骤：步骤1.获取每个RFID电子标识采集点的辐射关径；步骤2.将区域D划分为若干个大小一致的正方形网格单元，求取每个网格单元的网格热度值；步骤3.通过网格热度分布直方图获得网格热度阈值，将超过网格热度阈值的网格定义为热点网格；步骤4.遍历各热点网格，合并互可达的热点网络得到热点区域。本发明通过引入数据场理论挖掘出居民出行的热点区域，这为今后的城市规划和交通管理打下了基础；本发明使用了机动车电子标识数据，数据量大，车辆数据全面，受干扰程度小，得到结果更加具有说服力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109299672A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811029846.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应调节阈值和算法结构的停车事件检测系统，该检测系统包括多特征融合的决策树级联分类器系统，所述多特征融合的决策树级联分类器系统包括：车辆潜在目标分类器，用于识别潜在目标区域；停车运动分类器，用于判断潜在目标区域内的运动目标前后两帧图像的车辆前景面积的相对变化量是否超过设定阈值，若超过则判定为非停车事件，否则判定为停车事件。本发明可以快速并有效提高算法对高速公路不同场景下的适应性，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN109215350A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811298914.5
申请日：2018-11-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID电子车牌数据的短期交通状态预测方法，包括：获取城市道路中以路段为单位的车辆OD出行矩阵；以一定的间隔计算一次RFID基站对之间的路段平均交通流速度；得到路段交通流量OD；构建模糊马尔科夫预测模型；根据预测出的交通流平均速度、路段交通流量与宏观基本图进行交通状态的预测。本发明涉及一种基于RFID电子车牌数据的短期交通状态预测方法，针对上述发明内容，可以实现实时准确的交通状态预测，对保证交通运输系统能正常高效运行起着至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN109102013A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810866671.4
申请日：2018-08-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及交通图像处理技术领域，公开了一种适于隧道环境特性的改进FREAK特征点匹配稳像方法，包括如下步骤：1)获取视频图像并建立参考帧；2)对视频图像进行多尺度高斯拟合；3)将拟合后的视频图像划分为多个子区域窗口；4)对各个个子区域窗口进行LPQ特征加权的灰度投影，获得多个行投影曲线与列投影曲线；5)根据步骤4)获得的行投影曲线与列投影曲线，估计抖动矢量，并利用抖动矢量修正当前图像帧。本发明从高速公路隧道实际环境出发，利用模糊鲁棒的LPQ特征加权增大了模糊图像像素间的灰度差值，并通过多尺度高斯估计修正了当前帧并改变了当前帧和背景帧投影曲线的局部差异，再基于多子区域窗口的思想提高了全局抖动矢量估计的准确性，最终形成一种适于隧道环境特性的改进FREAK特征点匹配稳像方法。
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公开(公告)号：CN105629974B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610079992.0
申请日：2016-02-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法及系统，首先在激光雷达的可视范围内找到局部目标点；然后规划出机器人当前位置到达局部目标点的可达路径，最后控制驱动机器人行进，循环检测局部目标点，直至机器人达到最终目标点；该方法采用基于人工势场法来规划机器人路径规划，解决了传统势场法对机器人进行路径规划出现的局部极小点问题，对传统的人工势场法进行了改进，即改进引力势函数，同时将整个任务划分为许多局部目标点，从而达到最优的路径；提高了路径规划的实时性、环境适应性效率。
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公开(公告)号：CN108682119A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810530670.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属交通安全技术领域，公开了一种基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法，包括如下步骤：通过智能手机和智能手表采集车辆行驶状态数据和驾驶员操作行为数据；将智能手表采集到的驾驶员操作行为数据中叠加的车辆行驶状态信息分离，得到能够反映驾驶员操作行为的数据信息；根据车辆行驶状态信息和驾驶员操作行为信息提取驾驶员疲劳状态特征值；基于遗传算法将提取的驾驶员疲劳状态特征值中的冗余特征指标去掉，利用去掉冗余特征指标后的特征指标组合作为输入，建立基于BP神经网络的疲劳检测模型，对驾驶员状态进行监测。
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