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公开(公告)号：CN116401590A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310260876.9
申请日：2023-03-17
Applicant: 华侨大学 , 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G08G1/01 , G06F18/232 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于低速特征和聚类算法的交叉口提取方法，包括以下步骤：读入轨迹数据；提取轨迹中的转向对，定义两个连续的GPS定位点为转向对，并提取对应的转弯点，得到转弯点集合；筛选出平峰时段所有车辆轨迹的低速点；根据每一转弯点周围的低速点数量，剔除或保留该转弯点，得到筛选后的转弯点数据集；采用基于局部连通性的聚类算法，对筛选后的转弯点数据集进行分类提取类簇中心，得到交叉口；本发明提出的方法考虑了车辆在经过交叉口时的低速特征，根据车辆的航向变化提取出转弯点，根据低速点数目对转弯点进行剔除，聚类后得到交叉口信息，精确率高。
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公开(公告)号：CN116415134A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310260873.5
申请日：2023-03-17
Applicant: 华侨大学 , 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出一种基于引力聚合算法的道路中心线提取方法。涉及交通大数据应用领域。所述的道路中心线提取方法包括读入轨迹数据，计算每个轨迹点的相似点集合；对于每个轨迹点，使用引力聚合算法计算其在相似点作用下的偏移量和偏移后坐标；更新所有轨迹点的坐标，并计算所有轨迹点的平均偏移量,重复使用引力聚合算法更新轨迹点的坐标，直至满足阈值条件,算法结束。通过本发明，可以降低传统测绘需要大量的人力物力而产生的成本，利用由无处不在的车辆搭载的定位设备产生的轨迹数据，精确地提取城市的道路中心线。相较于其他其它的引力聚合算法，本算法引入了质量权重，弱化了离群点的引力，具有收敛速度快、算法效果好的优点。
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公开(公告)号：CN112183469B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011164604.1
申请日：2020-10-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明提出一种用于公共交通的拥挤度识别及自适应调整方法、系统、设备及计算机可读存储介质，方法包括如下步骤：对获取的视频数据进行数据处理，得到车厢内的乘客图像；采用超参数调优后的Faster‑RNN模型构建乘客头部检测模型，输入乘客图像进行目标检测；根据目标检测结果得出目标数量、目标分散度以及目标重叠度参量；依据目标数量、目标分散度以及目标重叠度，采用增量学习和最小二乘法结合，自适应估计拥挤度。本发明提出一种公共交通的拥挤度识别及自适应调整方法，克服传统方法在公交车客流统计与拥挤程度分析问题上性能与精确度的不足，提供了一种校正机制，系统能够进行一种自适应调整的算法机制分析拥挤度，有效且精确度高。
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公开(公告)号：CN112183469A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011164604.1
申请日：2020-10-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提出一种用于公共交通的拥挤度识别及自适应调整方法、系统、设备及计算机可读存储介质，方法包括如下步骤：对获取的视频数据进行数据处理，得到车厢内的乘客图像；采用超参数调优后的Faster‑RNN模型构建乘客头部检测模型，输入乘客图像进行目标检测；根据目标检测结果得出目标数量、目标分散度以及目标重叠度参量；依据目标数量、目标分散度以及目标重叠度，采用增量学习和最小二乘法结合，自适应估计拥挤度。本发明提出一种公共交通的拥挤度识别及自适应调整方法，克服传统方法在公交车客流统计与拥挤程度分析问题上性能与精确度的不足，提供了一种校正机制，系统能够进行一种自适应调整的算法机制分析拥挤度，有效且精确度高。
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