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公开(公告)号：CN119625842B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510161124.6
申请日：2025-02-13
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种基于视觉信息的行人运动轨迹预测方法、系统及存储介质，方法步骤如下：无人机数据采集，坐标投影变换，坐标采样与轨迹聚合，对经过投影变换的行人地面真实坐标进行采样，并将坐标数据聚合为多个行人的轨迹信息；将空间视觉信息与时间信息相结合，构建全局交互有向拓扑图，然后进行空间特征和时间特征提取，通过多层卷积结构高效地提取行人运动的时间序列特征，最终预测行人未来的运动轨迹。通过本发明方法，可以更高效地预测复杂场景中的行人运动，增强模型在行人流动管理和公共安全规划中的应用效果。通过分析行人历史轨迹来预测未来运动情况，显著优化行人流量管理并提升公共场所的安全水平。
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公开(公告)号：CN119624139B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510148549.3
申请日：2025-02-11
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及公共安全风险评估技术领域，具体公开了一种基于人群仿真的坡道区域公共安全风险评估方法，通过实时分析行人在坡道上的分布、行人的交互特征以及环境因素，构建基于速度‑密度规则的坡道疏散模型、行人速度异质性规则、行人坡道交互规则以及坡道风险评估模型，利用该模型评估坡道内的风险系数，从而帮助相关人员评估斜坡的风险承受能力。本发明通过在微观模型中引入介观模型的基于速度‑密度的方法，本发明使得行人的速度受人群密度的制约，更加符合现实情况。该方法既保留了微观模型的高精度，又提高了计算效率。通过合理的算法设计和计算方法，本发明能够在高密度人群环境中快速完成实时仿真，减少了因网格细化带来的计算负担。
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公开(公告)号：CN103263943B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310177397.7
申请日：2013-05-14
Applicant: 中南民族大学
IPC: B01J29/035 , C02F1/72 , C02F1/58
Abstract: 本发明属于新材料的制备技术领域，具体公开了一类对水相溶液中有机染料具有优良催化氧化消除性能的介孔硅SBA-15负载ABO3型钙钛矿LaFeO3催化剂的制备方法及应用。该方法首先将相应的金属硝酸盐及一定量的柠檬酸在乙醇和水混合液中溶解后，再加入一定量的介孔硅SBA-15，采用溶胶-凝胶法制备负载型钙钛矿催化剂。该类催化剂对染料废水具有优异的吸附和氧化降解能力，且降解作用实现条件简单，仅以过氧化氢溶液为氧化剂在室温条件下即可进行，且可保持活性基本不变的情况下循环使用。本方法制备过程简单、成本低廉、环境友好、产品性能优异，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119885552A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411753607.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及行人疏散仿真技术领域，具体公开了一种适用于不同能见度条件下的人群疏散仿真方法、系统及介质，方法包括如下步骤：构建基于原子核力原理的行人疏散模型；建立行人的动态移动规则和疏散策略；对行人疏散模型的参数进行优化；获取建筑疏散场景的空间几何数据，包括疏散场景的几何尺寸、疏散出口位置与宽度以及行人的位置分布数据，并提取得到行人的人数与初始位置分布信息；根据所建立的行人疏散模型、行人的动态移动规则和核疏散策略，以及获取的疏散场景数据，进行疏散仿真模拟计算，得到疏散仿真模拟结果。本发明能够实现行人受力和运动行为随着能见度变化的动态调整，从而提高疏散仿真在不同能见度条件下的精度与适应性。
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公开(公告)号：CN118397842B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410810113.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 中南民族大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08B31/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，具体公开了一种基于卷积神经网络的行人流密度与流量预测系统及方法，系统包括坐标变换模块、采样模块、轨迹嵌入模块、编码模块、解码模块、轨迹输出模块和密度流量计算模块。首先，将数据进行变换与采样，然后通过基于多层感知机将输入的行人轨迹嵌入成一个具有更丰富信息的向量，接着，编码器采用卷积神经网络结构对轨迹向量进行编码和特征提取，解码器在接收到特征信息后通过卷积操作进行解码。随后，轨迹输出模块以与轨迹嵌入模块相反的方式，将特征张量转换为轨迹坐标输出，最后密度流量计算模块通过维诺图的方法使用这些预测出的轨迹计算出行人的瞬时速度与某一时刻的人群密度，进而计算出行人流的流量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103224264B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201310177315.9
申请日：2013-05-14
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明属于新材料的应用技术领域，具体公开了一种具有优良吸附去除效果的共价三嗪骨架CTF吸附材料在去除水相溶液中有机染料的应用。该材料用于工业废水中有机染料分子的吸附去除具有良好的效果，并考察了该吸附材料在不同的酸碱条件下，对不同类型的有机染料分子的吸附去除效果。结果表明该材料对有机染料分子具有优异的吸附能力，尤其是对于阳离子染料分子去除效果更加明显，而且可再生循环使用。该吸附剂属于高分子材料，环境友好且性能优异，具备对工业污水处理的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN103224264A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310177315.9
申请日：2013-05-14
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明属于新材料的应用技术领域，具体公开了一种具有优良吸附去除效果的共价三嗪骨架CTF吸附材料在去除水相溶液中有机染料的应用。该材料用于工业废水中有机染料分子的吸附去除具有良好的效果，并考察了该吸附材料在不同的酸碱条件下，对不同类型的有机染料分子的吸附去除效果。结果表明该材料对有机染料分子具有优异的吸附能力，尤其是对于阳离子染料分子去除效果更加明显，而且可再生循环使用。该吸附剂属于高分子材料，环境友好且性能优异，具备对工业污水处理的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN119625842A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510161124.6
申请日：2025-02-13
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种基于视觉信息的行人运动轨迹预测方法、系统及存储介质，方法步骤如下：无人机数据采集，坐标投影变换，坐标采样与轨迹聚合，对经过投影变换的行人地面真实坐标进行采样，并将坐标数据聚合为多个行人的轨迹信息；将空间视觉信息与时间信息相结合，构建全局交互有向拓扑图，然后进行空间特征和时间特征提取，通过多层卷积结构高效地提取行人运动的时间序列特征，最终预测行人未来的运动轨迹。通过本发明方法，可以更高效地预测复杂场景中的行人运动，增强模型在行人流动管理和公共安全规划中的应用效果。通过分析行人历史轨迹来预测未来运动情况，显著优化行人流量管理并提升公共场所的安全水平。
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公开(公告)号：CN119624139A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510148549.3
申请日：2025-02-11
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及公共安全风险评估技术领域，具体公开了一种基于人群仿真的坡道区域公共安全风险评估方法，通过实时分析行人在坡道上的分布、行人的交互特征以及环境因素，构建基于速度‑密度规则的坡道疏散模型、行人速度异质性规则、行人坡道交互规则以及坡道风险评估模型，利用该模型评估坡道内的风险系数，从而帮助相关人员评估斜坡的风险承受能力。本发明通过在微观模型中引入介观模型的基于速度‑密度的方法，本发明使得行人的速度受人群密度的制约，更加符合现实情况。该方法既保留了微观模型的高精度，又提高了计算效率。通过合理的算法设计和计算方法，本发明能够在高密度人群环境中快速完成实时仿真，减少了因网格细化带来的计算负担。
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公开(公告)号：CN118397842A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410810113.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 中南民族大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08B31/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，具体公开了一种基于卷积神经网络的行人流密度与流量预测系统及方法，系统包括坐标变换模块、采样模块、轨迹嵌入模块、编码模块、解码模块、轨迹输出模块和密度流量计算模块。首先，将数据进行变换与采样，然后通过基于多层感知机将输入的行人轨迹嵌入成一个具有更丰富信息的向量，接着，编码器采用卷积神经网络结构对轨迹向量进行编码和特征提取，解码器在接收到特征信息后通过卷积操作进行解码。随后，轨迹输出模块以与轨迹嵌入模块相反的方式，将特征张量转换为轨迹坐标输出，最后密度流量计算模块通过维诺图的方法使用这些预测出的轨迹计算出行人的瞬时速度与某一时刻的人群密度，进而计算出行人流的流量。
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